发明专利已授权

一种基于Q学习和LSTM神经网络的快速路由决策算法

📄 申请号：CN201810480062.5 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-05-18

公开号

CN108667734A

公开日

2018-10-16

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L12_751

IPC 分类号

H04L12_751 , H04L12_725 ,

技术画像

所属领域

LSTM神经网络人工智能算法网络通信路由协议神经网络 LSTM神经网络

应用场景

网络通信, 数据中心, 智能路由, 边缘计算, 软件定义网络

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摘要

本发明公开了一种基于Q学习和LSTM神经网络的快速路由决策算法，该算法主要分为模型训练和动态路由决策两个阶段；模型训练阶段主要是利用启发式算法根据不同的QoS请求计算出满足约束条件的最优或者较优路径。之后将该启发式算法的输入和其相应的输出联合构成机器学习模型的训练集，并以此作为不同路由的目标Q值来对决策模型进行训练。在此基础上，当控制器收到新的QoS请求时，相应的机器学习模型将会把当前的网络状态和请求中的约束条件一同作为模型的输入，通过LSTM和Q学习相结合的路由决策模型快速计算出相应的Q值，完成预测并输出最优路径。该过程所需的时间比起启发式算法的来说将大大缩短，而结果却十分相似。

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

基于降维MCPC模型的串联机器人运动学参数标定方法

当前第 / 件

基于核范数子空间法和增广向量法的预测控制方法

同领域国内专利 · IPC: (H04L12_751)

H04L12_00 H04L12_02 H04L12_06 H04L12_10 H04L12_12 H04L12_14 H04L12_18 H04L12_22 H04L12_24 H04L12_26 H04L12_28 H04L12_40 H04L12_403 H04L12_42 H04L12_437 H04L12_44 H04L12_46 H04L12_50 H04L12_56 H04L12_58 H04L12_66 H04L12_70 H04L12_701 H04L12_703 H04L12_707 H04L12_709 H04L12_711 H04L12_715 H04L12_721 H04L12_723 H04L12_725 H04L12_727 H04L12_729 H04L12_733 H04L12_741 H04L12_747 H04L12_749 H04L12_751 H04L12_753 H04L12_759 H04L12_761 H04L12_771 H04L12_775 H04L12_801 H04L12_803 H04L12_805 H04L12_813 H04L12_815 H04L12_851 H04L12_853 H04L12_863 H04L12_875 H04L12_879 H04L12_901 H04L12_911 H04L12_917 H04L12_927 H04L12_931 H04L12_933 H04L12_935 H04L12_937 H04L12_947 覆盖62个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：41 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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