发明专利已授权

一种基于深度强化学习的资源智能联合优化方法

📄 申请号：CN202510315710.1 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-03-18

公开号

CN119854204A

公开日

2025-04-18

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L45_12

IPC 分类号

H04L45_12 , H04L45_02 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

5G/6G无线网络, 云计算资源调度, 边缘计算资源管理, 数据中心资源优化, 通信网络资源分配

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的资源智能联合优化方法，该方法包括如下步骤：步骤1：搭建通信网络拓扑，检测网络拓扑中的数据流量；步骤2：随机产生任务流，在网络拓扑中模拟任务的解析以及发送；步骤3：交换机接收任务并寻找任务的n条简单路径；步骤4：设置约束条件，在n条简单路径中筛选候选路径；步骤5：以总时延最小为目标，在选候选路径中选择最优路径，并为最优路径分配最优计算机资源和通信资源；步骤6：将最优路径每条链路所分配的通信资源下发给交换机实现通信资源分配。本发明提出的方法能够在保证任务时延要求的前提下，有效地容纳更多的并发任务，从而最大化资源利用率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250624

✅ 授权

20250506

?? 实质审查的生效：

20250418

📄 公开

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