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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司信息通信公司;吉林东北电力大学科技开发有限责任公司申请的专利一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法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：CN119854196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510007936.5，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法是由刘丹妮;李玉彤;张松;姜万昌;胡冰;王涛;苏伟佳;丛犁;徐晗;祁晗;姜秀红设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法，涉及电力通信网络技术领域，解决现有电力通信网路由规划方法考虑因素单一，导致不能准确实现电力通信网路由规划负载和风险均衡的问题，本发明通过构建电力通信网拓扑模型G和电力通信网业务模型H；构建电力通信网负载均衡和风险均衡优化模型；构建PDQN网络模型，在Pareto最优解集合中进行路径选择；对PDQN网络模型进行训练，最终输出业务需求的路由决策。本方法避免了传统方法主要关注单一目标的局限性，可以有效降低网络负载均衡度和风险均衡度，满足电力通信网业务路由规划需求，旨在提升网络的整体性能和可靠性。

本发明授权一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法，其特征是：该方法由以下步骤实现： 步骤一、构建电力通信网拓扑模型G和电力通信网业务模型H； 步骤二、构建电力通信网负载均衡和风险均衡优化模型； 步骤三、根据步骤一构建的电力通信网拓扑模型G和电力通信网业务模型H以及步骤二构建的电力通信网负载均衡和风险均衡优化模型，构建PDQN网络模型，定义状态空间S和动作空间A，在每个决策时刻，系统根据当前状态从动作空间A中选择路由动作，在Pareto最优解集合中进行路径选择，最终实现负载均衡和风险均衡的路由策略；具体过程为： 步骤三一、构造PDQN网络模型的初始环境；初始环境包括状态空间S、动作空间A以及奖励函数PR； 步骤三二、设计独立输出层的PDQN网络模型； 步骤三三、动作选择策略； 根据当前状态s，对当前业务请求vko,vkf,ck进行动作选择，最终实现在Pareto最优解集合中进行路径选择；vko为第k个通信业务需求的源节点，vkf为第k个通信业务需求的目的节点；ck为第k个通信业务需求所需的带宽容量； 首先，进行路径可行性检验，根据当前状态s下对每个执行动作a，计算分配带宽后的负载均衡度Ls,a和风险均衡度Rs,a； 其次，构建Pareto最优解集合； 定义动作a的解向量S_a，对于当前状态s下的任意动作a1,a2∈A，若满足：Ls,a1≥Ls,a2和Rs,a1≥Rs,a2，且至少有一个不等号成立，则称动作a1的值支配动作a2的值； 然后，定义Pareto最优解集合为当前状态s下所有非支配值Fs的集合： 采用ε-greedy策略表示为： 式中，As是在状态s下选择的动作；argmaxQs,a是状态s下最大Qs,a值对应的动作a，ε是探索概率； 最后，在Pareto最优解集合中进行路径选择； 步骤四、对所述PDQN网络模型进行训练，最终输出业务需求的路由决策。

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