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龍圖騰網獲悉中國兵器工業計算機應用技術研究所申請的專利一種時延敏感網絡的業務流調度模型的訓練方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118631760B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410758520.2，技術領域涉及：H04L47/72；該發明授權一種時延敏感網絡的業務流調度模型的訓練方法是由郭闊;胡明哲;李旭光;孟英謙;呂朋輝設計研發完成，并于2024-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種時延敏感網絡的業務流調度模型的訓練方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于時延敏感網絡的業務流調度模型的訓練方法，屬于時延敏感網絡技術領域，解決了現有技術中業務流調度效率低的問題。方法包括以下步驟：在每個時隙內為突發流預留時隙資源；根據預留時隙資源后的時隙信息基于多隊列循環轉發機制構建強化學習的狀態空間和動作空間；確定業務流調度的優化目標和優化約束條件；所述優化目標為業務流調度數量最大化和資源負載均衡最大化；構建深度強化學習網絡模型，基于調度周期的實時業務流信息、所述優化目標、優化約束條件訓練所述深度強化學習網絡模型得到時延敏感網絡的業務流調度模型。提高了網絡對異構業務流量的調度效率和調度能力。

本發明授權一種時延敏感網絡的業務流調度模型的訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種時延敏感網絡的業務流調度模型的訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 在每個時隙內為突發流預留時隙資源；根據預留時隙資源后的時隙信息基于多隊列循環轉發機制構建強化學習的狀態空間和動作空間； 確定業務流調度的優化目標和優化約束條件；所述優化目標為業務流調度數量最大化和資源負載均衡最大化； 構建深度強化學習網絡模型，基于調度周期的實時業務流信息、所述優化目標、優化約束條件訓練所述深度強化學習網絡模型得到時延敏感網絡的業務流調度模型； 所述深度強化學習網絡模型包括預測網絡和目標網絡；所述預測網絡和目標網絡結構相同，均采用殘差神經網絡結構； 所述殘差神經網絡包括依次連接的多個殘差塊； 所述殘差塊包括升維殘差塊和基本殘差塊，所述升維殘差塊和所述基本殘差塊交替設置； 根據預留時隙資源后的時隙信息基于多隊列循環轉發機制構建強化學習的狀態空間和動作空間，包括： 所述狀態空間包括預留時隙資源后的當前網絡狀態信息、實時業務流信息以及每個時隙內每個隊列的偏移值；基于多隊列循環轉發機制確定每個時隙內每個交換機的每個隊列的偏移值； 所述動作空間包括實時業務流可分配的時隙和偏移值； 采用以下方式訓練所述深度強化學習模型： S31、對于每一輪訓練，以第一個實時業務流作為當前實時業務流； S32、構建當前狀態輸入所述預測網絡，預測當前實時業務流分配在不同時隙和偏移值時對應的Q值，根據預測結果確定當前動作；所述當前狀態包括每個時隙內每個交換機的每個隊列的偏移值、當前網絡狀態信息和當前實時業務流的流信息；所述當前動作包括當前實時業務流對應的時隙和偏移值； S33、根據當前實時業務流對應的時隙和偏移值判斷是否滿足所述優化約束條件，若不滿足，則當前實時業務流調度失敗，若滿足則當前實時業務流調度成功；基于當前狀態和當前動作生成經驗樣本存入經驗樣本庫；所述經驗樣本庫用于更新預測網絡和目標網絡的參數； S34、若當前實時業務流調度失敗，則將時隙資源利用率更新為初始資源利用率，結束當前輪訓練，執行步驟S35；若當前實時業務流調度成功則以下一個實時業務流作為當前實時業務流，返回步驟S32；若不存在下一個實時業務流則執行步驟S35； S35、若訓練輪次達到預設輪數則結束訓練，得到時延敏感網絡的業務流調度模型，否則進行下一輪的訓練； 基于當前狀態和當前動作生成經驗樣本存入經驗樣本庫，包括： 根據當前實時業務流對應的時隙和偏移值計算獎勵值； 將所述當前狀態、當前動作、獎勵值、下一步的狀態以及當前實時業務流的調度結果作為經驗樣本存入經驗樣本庫； 基于經驗樣本庫更新預測網絡和目標網絡的參數，包括： 基于狀態和當前動作生成經驗樣本存入經驗樣本庫后，從經驗樣本中隨機抽取一個經驗樣本，將抽取的經驗樣本的當前狀態輸入經驗網絡得到預測Q值，將下一步的狀態輸入目標網絡得到目標Q值； 基于預測Q值、目標Q值、經驗樣本中的獎勵和是否調度成標志計算損失，基于計算的損失更新預測網絡的參數； 若當前訓練步數滿足目標網絡更新條件，則將目標網絡的參數更新為預測網絡的參數； 所述優化約束條件包括：突發流接收時隙長度約束、時隙容量約束，以及每條實時業務流在網傳輸的端到端有界低時延、抖動和零丟包約束； 所述突發流接收時隙長度約束為：突發流的隊列偏移值與時隙長度的乘積大于等于時隙長度、突發流在交換機接口上的傳輸時延、突發流在鏈路上的傳輸時延和時鐘偏差的和。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國兵器工業計算機應用技術研究所，其通訊地址為：100089 北京市海淀區車道溝10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。