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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于数字孪生的SDN路由优化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：CN116668354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310520847.1，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权一种基于数字孪生的SDN路由优化方法是由韦云凯;吴佳平;朱佑存;冷甦鹏;杨鲲;刘强设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的SDN路由优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数字孪生的SDN路由优化方法，包括物理空间和虚拟空间两种空间，其中由SDN的主机和交换机组成的数据平面与由控制器组成的控制平面存在于物理空间，利用数据平面中的主机、交换机、链路信息构建的数字孪生存在于虚拟空间；在物理空间中，控制平面负责完成网络流量转发控制，由控制器构建出执行DT‑DRL路由算法的代理，该代理记为DRL‑Agent，DRL‑Agent基于数字孪生提供的路由算法计算模型和网络状态信息，为每条网络流量规划合适的转发路径。本发明通过数字孪生感知、分析网络环境数据和优化路由算法，能够为控制器提供多维度的网络数据和自适应更新的路由策略。

本发明授权一种基于数字孪生的SDN路由优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的SDN路由优化方法，其特征在于，包括物理空间和虚拟空间两种空间，其中由SDN的主机和交换机组成的数据平面与由控制器组成的控制平面存在于物理空间，利用数据平面中的主机、交换机、链路信息构建的数字孪生存在于虚拟空间；在物理空间中，控制平面负责完成网络流量转发控制，由控制器构建出执行DT-DRL路由算法的代理，该代理记为DRL-Agent，DRL-Agent基于DT-DRL路由算法计算模型和网络状态信息，为每条网络流量规划合适的转发路径； DT-DRL路由算法包括在控制器部署的决策网络PolicyNetwork，在数字孪生中部署的训练网络TrainingNetwork和辅助训练的目标网络TargetNetwork；数字孪生根据数据平面映射的历史网络数据分析网络状态和收集决策经验，并根据决策经验更新路由算法的经验回放池；通过周期性地训练TrainingNetwork，以及向控制器更新PolicyNetwork的参数，实现路由算法的动态更新；当控制器收到路由请求后，将流量信息和数字孪生提供的信息作为环境状态，为流量从多条备选路径中选出最优路径，并根据该条路径计算出相关交换机的路由转发表，完成流量的高效传输； 设数据平面有个交换机和条链路，将数据平面简化为一个无向图，其中表示由交换机组成的集合，交换机连接的主机集合记为，；表示由条链路组成的集合，表示和之间存在一条链路，；其具有通信距离、链路带宽和链路利用率三种属性，其中和为常量，表示在单位时间内链路上有数据通过的时间，该变量随时间变化； 源主机向目的主机在时刻发起一条流量请求，首先将该流量请求传输到与源主机相连的交换机，中包含用于路由决策的属性有源主机地址、目的主机地址和流量大小三种数据，；当数据平面中的交换机收到时，交换机会将其上报给控制器，控制器随后利用数字孪生提供的网络状态和信息作为PolicyNetwork的状态输入，PolicyNetwork输出的动作决策将作为该条的最佳传输路径，经过路由表计算后下发到网络中的相关交换机，从而完成该条的传输； 当一条传输到目的主机后，在下一次向数字孪生映射主机的工作状态数据时，数字孪生能够根据该条流量的实际丢包率和时延，为DRL-Agent制定奖励值，并将该条决策的网络状态空间信息、有效决策信息、奖励值和下一时刻的网络状态空间信息作为一条决策经验放入经验回放池；丢包率表示为该条到达目的主机的数据包数量与源主机发出的数据包数量的比值，即 1； 在经验回放池中的经验数量满足预设条件时，数字孪生中的TrainingNetwork和TargetNetwork会通过经验回放的方式学习历史的网络状态变化情况，并调整TrainingNetwork和TargetNetwork中的神经元参数，以及将TrainingNetwork中的参数和DRL-Agent中PolicyNetwork的参数进行同步，实现路由算法的异步更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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