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龙图腾网获悉武汉和弦科技有限公司申请的专利一种通信协议动态适配方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118945195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411173350.8，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种通信协议动态适配方法及装置是由陆正武;吴晨;黄冬明设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通信协议动态适配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种通信协议动态适配方法及装置，本发明涉及通信技术领域，方法包括：获取终端设备中代理信息数据，其中，代理信息数据包括多个智能共识节点、网络环境状态以及各个智能共识节点的执行动作信息；基于代理信息数据构建马尔科夫决策过程模型，马尔科夫决策过程模型包括由网络环境状态与多个智能共识节点整合形成的状态空间、由网络环境状态与所有执行动作信息整合形成的动作空间以及奖励函数；基于双决斗深度Q网络模型、状态空间、动作空间以及奖励函数，构建拜占庭容错共识优化模型；根据处于不同阶段的拜占庭容错共识优化模型，构建拜占庭动态自适应共识协议框架，以根据物联网环境变化动态调整终端设备的配置参数，并对终端设备当前采用的通信协议进行动态适配。本发明有助于提高拜占庭动态自适应共识协议框架的自适应能力。

本发明授权一种通信协议动态适配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种通信协议动态适配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取终端设备中代理信息数据，其中，所述代理信息数据包括多个智能共识节点、网络环境状态以及各个智能共识节点的执行动作信息； 基于所述代理信息数据构建马尔科夫决策过程模型，所述马尔科夫决策过程模型包括由所述网络环境状态与多个所述智能共识节点整合形成的状态空间、由所述网络环境状态与所有执行动作信息整合形成的动作空间以及奖励函数； 基于双决斗深度Q网络模型、所述状态空间、所述动作空间以及所述奖励函数，构建拜占庭容错共识优化模型，其中，所述双决斗深度Q网络模型包括评估网络和目标网络，所述评估网络负责生成行动值预测，所述目标网络负责生成行动值目标，通过构建行动值函数来表示在状态s下采取动作a所获得的预期累积奖励，以所述行动值函数指导智能共识节点选择最优的拜占庭容错共识优化模型参数配置，所述拜占庭容错共识优化模型中的主节点用于根据所述双决斗深度Q网络构训练获取拜占庭容错共识优化模型，并将拜占庭容错共识优化模型发送至复制节点； 所述奖励函数包括： ； 其中，S t 表示所述拜占庭容错共识优化模型处于第t个纪元时的状态空间，A表示所述拜占庭容错共识优化模型的动作空间，R t S t ，A表示所述奖励函数，x i 表示第i个智能共识节点的位置坐标，x j 表示第j个智能共识节点的位置坐标，表示所有智能共识节点的坐标均值，β表示智能共识节点的分散程度指标，T tr 表示共识过程中单个区块的验证时间传输时间，T vt 表示共识过程中单个区块的验证时间，T m 表示区块间隔时间的最大值，μ表示区块验证时间与区块间隔时间的预设比例参数，N表示候选节点的总数，P表示候选节点存在拜占庭故障的概率，n表示最终被选为所述拜占庭容错共识优化模型中智能共识节点的数量； 所述共识过程中单个区块的区块传输时间和验证时间的表达式为： ； ； 其中，B m 表示区块大小的最大值，Y表示所述拜占庭容错共识优化模型中的区块总数，p表示所述拜占庭容错共识优化模型中第p个智能共识节点，γ表示用于验证数字签名的CPU周期，η表示用于生成和验证报文验证码的CPU周期，CR cp 表示主节点拥有的计算资源，CR ci 表示复制节点拥有的计算资源，PT表示所述拜占庭容错共识优化模型的可容忍的最大延迟，R cp，ci 表示智能共识节点cp至智能共识节点ci之间的数据传输速率，R cj，ci 表示智能共识节点cj至智能共识节点ci之间的数据传输速率，R ci，cj 表示智能共识节点ci至智能共识节点cj之间的数据传输速率； 根据处于不同阶段的拜占庭容错共识优化模型，构建拜占庭动态自适应共识协议框架，以根据物联网环境变化动态调整所述终端设备的配置参数，并对所述终端设备当前采用的通信协议进行动态适配；拜占庭动态自适应共识协议框架包括分别处于初始化阶段、正常运行阶段、动态自适应阶段以及迭代优化阶段的拜占庭容错共识优化模型，其中， 在初始化阶段时，PBFT主节点使用步骤S3中训练好的拜占庭容错共识优化模型，对当前物联网环境进行评估，生成初始拜占庭容错共识优化模型的参数配置，主节点将优化模型的参数通过区块链交易的方式，分发给其他副本节点； 在正常运行阶段时，所有希望加入下一轮共识委员矩阵的智能共识节点中候选节点定期向区块链网络提交包含位置、资源情况信息的声明信息； 在动态自适应阶段时，当前拜占庭容错共识优化模型的参数配置无法适应物联网环境的变化时，触发动态自适应过程； 在迭代优化阶段时，拜占庭容错共识优化模型的主节点基于最新数据和反馈，对拜占庭容错共识优化模型进行迭代训练，并将更新后的模型同步给其他副本节点。

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