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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解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：CN116170878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211631308.7，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解方法是由李娜;武俊;胡敏;黄宏程设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解方法，属于意图网络领域，包括以下步骤：S1：将用户的意图请求映射到网络资源的层面上，将意图冲突问题转化为资源分配问题；S2：将所述资源分配问题从时间维度上划分为时间容忍型意图和非时间容忍型意图；S3：针对时间容忍型意图，将其意图调整到与之相邻的其他时间片上去实现，并增加上一个时间段对该时间段的影响；S4：针对非时间容忍型意图，将多个性能意图冲突化解问题转化为关于网络资源调配的多目标优化问题，使用深度强化学习网络不断感知学习网络环境，调整更新网络中部署策略，解决意图冲突。

本发明授权一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：将用户的意图请求映射到网络资源的层面上，将意图冲突问题转化为资源分配问题； S2：将所述资源分配问题从时间维度上划分为时间容忍型意图和非时间容忍型意图； S3：针对时间容忍型意图，将其意图调整到与之相邻的其他时间片上去实现，并增加上一个时间段对该时间段的影响； S4：针对非时间容忍型意图，将多个性能意图冲突化解问题转化为关于网络资源调配的多目标优化问题，使用深度强化学习网络不断感知学习网络环境，调整更新网络中部署策略，解决意图冲突； 所述步骤S3中针对时间容忍型意图的冲突化解包括如下步骤： 将处理后的意图信息按照时序信息展开，并考虑意图所涉及的操作对象、操作动作、网络性能指标，将其映射为资源描述框架图RDF； 获得每个意图拆分后的信息； 将多个冲突的意图生成RDF图，并按照时序关系将其进行合并； 根据网络中的资源使用情况，并考虑各意图在时序上的需求，针对在时间资源上没有严格要求的意图，若其在网络资源上与其他意图产生竞争，则将该意图移到有空闲网络资源的相邻的时间片上去实现； 增加上一个时间段对该时间段的影响，即：上一个时间片中的成功配置的意图，并且在当前时间片中仍然存在的意图也要保证成功配置；在上一时间片中不能成功配置的意图的有效部分，在当前时间片中也有效时，不再为其进行配置； 步骤S4中，针对无法从时间上化解的意图冲突转换的资源竞争问题，转化为多目标联合优化问题，同时考虑资源利用率，将意图设计的性能指标、期望状态值以及资源利用率作为优化目标，制定约束条件下的最优的资源调配策略； 采用双延迟深度确定性策略梯度算法TD3对与优化、网络性能相关的冲突意图进行资源调配策略定制；TD3模型描述为一个智能体Agent，在当前状态state下，通过执行一个行为action与环境Environment进行交互，获得新的状态，同时从环境中获得对应奖励reward，Agent再根据即时奖励评估所执行动作，决定增加或减少奖励，通优化策略获得最多的奖励，即认为找到最优策略； 奖励函数为： 其中，用于确定短期奖励优先级的折扣因子； Policy函数为： 状态价值函数通过贝尔曼方程递归的表示为： 动作价值函数通过贝尔曼方程递归的表示为： TD3算法利用两套网络来表示不同的Q值，通过选取最小的那个作为更新的目标； 取其中值较小的作为Q-target或Q-value值，其更新目标为： 更新估值网络： 更新策略网络中，只使用其中一个估值函数为策略函数提供梯度： 将关键性能数值水平、网络资源容量限制、链路状态作为state，网络资源调配策略的参数设置作为action，将优化目标的当前数值和资源利用率作为reward。

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