同济大学蒋昌俊获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于深度强化学习的软件定义网络路由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：CN116599885B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211470562.3，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权一种基于深度强化学习的软件定义网络路由方法是由蒋昌俊;闫春钢;丁志军;王俊丽;张亚英;柯宇设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的软件定义网络路由方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的软件定义网络路由方法，包括：基于网络实际运行参数，根据大流优先调度的原则和任务目标分别对网络流信息进行状态设计和动作设计；基于软件定义网络SDN控制器获取的网络带宽数据构建网络拥塞模型；根据网络拥塞模型和网络QoS数据进行奖励设计，并结合状态设计和动作设计训练强化学习模型；强化学习模型基于实际网络流的状态值实现路由的选择。本发明利用强化学习作为整个方法的主体框架，通过对网络中大象流优先调度，在原始带宽数据的基础上，基于大流优先调度进行强化模型的状态设计，提高了网络各项QoS指标，进一步结合网络拥塞模型提高强化学习模型的训练效果。
本发明授权一种基于深度强化学习的软件定义网络路由方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的软件定义网络路由方法，其特征在于，包括： 基于网络实际运行参数，根据大流优先调度的原则和任务目标分别对网络流信息进行状态设计和动作设计； 基于软件定义网络SDN控制器获取的网络带宽数据构建网络拥塞模型； 根据所述网络拥塞模型和网络QoS数据进行奖励设计，并结合所述状态设计和所述动作设计训练强化学习模型；根据所述奖励设计结合状态设计以及动作设计进行强化学习模型训练，包括： 初始化强化学习模型参数； 所述强化学习模型会训练若干回合，在每个回合开始时会初始化环境参数，获得初始状态； 在每个状态下会根据模型输出结果选择动作并计算相应的累积奖励Q值； 选择所述Q值最小时的动作输出，存储状态动作以及奖励值存储在经验回放中，完成一次回合训练； 训练若干回合后，基于所述经验回放中的动作输出，存储状态动作以及奖励值对强化学习模型进一步提供网络训练直至奖励值收敛； 所述强化学习模型基于实际网络流的状态值实现路由的选择。
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