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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利基于優化和機器學習雙驅動的算網存資源協同分配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：CN119945995B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510103432.3，技術領域涉及：H04L47/80；該發明授權基于優化和機器學習雙驅動的算網存資源協同分配方法是由羅龍;周云翔;羅顥哲;吳畏虹;虞紅芳;孫罡設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于優化和機器學習雙驅動的算網存資源協同分配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于優化和機器學習雙驅動的算網存資源協同分配方法，其包括獲取待資源分配的所有用戶請求，并將其存儲至請求集合；將當前網絡資源狀態和算法決策狀態及請求集合中未遍歷的服務請求φ的服務功能m的用戶狀態輸入已訓練的DRL模型，得到服務請求φ的服務功能m及其所需的靜態對象分別放置在各節點的效益權重wf、ws；將wf、ws分別拼接至算法決策狀態的權重矩陣Wf和Ws，判斷m是否等于服務請求φ的服務功能總數量，若是，則進入下一步，否則更新m＝m+1，并返回模型識別步驟；判斷服務請求φ是否等于H，若是，則通過求解ILP優化問題和LP優化問題得到資源分配策略，否則更新φ＝φ+1，并返回模型識別步驟。

本發明授權基于優化和機器學習雙驅動的算網存資源協同分配方法在權利要求書中公布了：1.基于優化和機器學習雙驅動的算網存資源協同分配方法，其特征在于，包括步驟： S1、獲取待資源分配的所有用戶請求，并將其存儲至請求集合；每個用戶請求對應一個服務圖，包括多個順序執行的服務功能和靜態對象； S2、將當前網絡資源狀態和算法決策狀態及請求集合中未遍歷的服務請求的服務功能m的用戶狀態輸入已訓練的DRL模型，得到服務請求的服務功能m及其所需的靜態對象分別放置在各節點的效益權重wf、ws； S3、將效益權重wf、ws分別拼接至算法決策狀態的權重矩陣Wf和Ws，并判斷m是否等于服務請求的服務功能總數量，若是，進入步驟S4，否則更新m=m+1，并返回步驟S2，1≤m≤； S4、判斷服務請求是否等于H，若是，則進入步驟S5，否則更新=+1，并返回步驟S2；1≤≤H，H為請求集合中的服務請求總數量； S5、求解ILP優化問題得到所有服務請求的所有服務功能和所需的靜態對象在節點上的分配策略x、y，ILP優化問題為最大化權重矩陣Wf和Ws與分配策略x、y的加權和； S6、求解LP優化問題得到分配策略x、y下服務請求上可行路徑σ在時隙t的用戶實時流量，采用分配策略x、y和用戶實時流量作為最終的資源分配策略，所述LP優化問題為最小化短期隊列積壓。

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電子科技大學，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區(西區)西源大道2006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”。