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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于深度强化学习DQN的DQN-OLSR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：CN116170854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310137402.5，技术领域涉及：H04W40/02；该发明授权一种基于深度强化学习DQN的DQN-OLSR路由方法是由郭剑辉;杨利行;濮存来;陶叔银;董宏林;肖志杰;李伦波设计研发完成，并于2023-02-20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DQN的DQN-OLSR路由方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度强化学习DQN的DQN‑OLSR路由方法，包括节点在HELLO消息中添加节点负载能力信息，节点在HELLO消息中添加坐标信息和速度信息，计算得到加权链路生存时间，节点在HELLO消息中添加节点剩余能量；在路由计算的过程中，路由根据节点邻居数量、节点负载能力、加权链路生存时间和剩余能量四个参数，通过深度强化学习DQN来学习训练Q函数；当进行MPR集合的计算时，根据Q函数得到四个参数的权重并算出节点的综合质量，进而选择出综合质量最大的节点作为MPR节点；当节点发送数据包时，基于最短跳数原则来计算路由表，通过最优的MPR节点进行消息转发。本方法提升了整体网络的稳定性，提高了网络吞吐量，降低了丢包率。

本发明授权一种基于深度强化学习DQN的DQN-OLSR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DQN的DQN-OLSR路由方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤M1、在OLSR协议中结合节点邻居数量的节点质量衡量指标，增加三种适用于高速移动、有能量限制的网络的节点质量衡量指标，增加的三种节点质量衡量指标包括节点负载能力、加权链路生存时间、节点剩余能量；将增加的三种节点质量衡量指标添加到节点的HELLO消息中； 步骤M2、节点直接通过HELLO消息进行邻居发现和信息共享，计算得到邻居表； 步骤M3、节点通过邻居表，结合深度强化学习DQN来计算四种节点质量衡量指标的权重，根据权重计算出节点综合质量，然后根据节点综合质量由大到小计算出最优的MPR集合； 步骤M4、MPR集合中的节点转发TC消息，实现网络拓扑的发现，得到拓扑表； 步骤M5、基于拓扑表，遵循最短跳数原则，计算出最佳的路由表，完成路由计算； 所述节点负载能力L由节点当前消息队列长度和消息队列最大长度计算得到： 其中，Sload表示节点当前消息队列长度，l表示消息队列最大长度。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；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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