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龙图腾网获悉济南浪潮数据技术有限公司申请的专利基于拓扑感知与深度强化学习的协同式数据迁移调度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：CN120469982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510975359.9，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权基于拓扑感知与深度强化学习的协同式数据迁移调度方法是由徐吉祥;张威设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拓扑感知与深度强化学习的协同式数据迁移调度方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于拓扑感知与深度强化学习的协同式数据迁移调度方法，该方法通过初始化系统配置，构建包含源服务器、工作机、目标存储及网络设备的加权图，并利用图神经网络对图结构进行嵌入处理，生成节点和路径表征向量；结合源数据、工作机及目标存储状态，构建系统状态向量并输入深度强化学习智能体进行决策，输出包括数据块选择、工作机选择、路径索引及迁移速率建议的复合动作；网络控制模块将路径信息转换为流规则，通过软件定义网络控制器下发执行，任务管理模块持续监控迁移状态并处理失败数据块，确保迁移任务的完整性与无重复性。本申请能够解决现有数据迁移系统在任务分配、路径选择、资源控制和动态适应性方面的不足。

本发明授权基于拓扑感知与深度强化学习的协同式数据迁移调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑感知与深度强化学习的协同式数据迁移调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 响应于数据迁移任务的启动请求，初始化系统配置，包括源数据信息、目标存储信息、工作机集群信息及业务保护策略； 通过网络拓扑发现模块构建包含源服务器、工作机、目标存储及网络设备的加权图，并基于所述加权图计算多条候选网络路径； 利用图神经网络GNN处理模块对所述加权图进行嵌入处理，生成节点嵌入向量，并基于路径节点序列聚合生成路径表征向量；基于所述节点嵌入向量、路径表征向量、源数据状态、工作机状态及目标存储状态，融合生成系统状态向量，其中，在执行嵌入计算时，基于注意力机制，对每个节点的邻居节点及与之相连的链路特征进行加权聚合，自动学习不同邻居节点对当前节点影响程度的权重，在多层图卷积和注意力操作后，所述图神经网络GNN处理模块为网络中每个关键节点生成低维度的节点嵌入向量，所述嵌入向量综合反映每个节点在整个网络中的相对位置、连接密度、局部负载及周围环境的综合状态； 将所述系统状态向量输入深度强化学习DRL智能体模块，所述DRL智能体模块基于所述系统状态向量输出复合动作，所述复合动作包括数据块选择、工作机选择、源到工作机路径索引、工作机到目标路径索引及迁移速率建议； 当所述复合动作中的路径信息被确定时，通过网络控制模块将所述路径信息转换为流规则，并通过软件定义网络控制器下发至路径上的交换机设备中执行。

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