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龙图腾网获悉北京思普艾斯科技有限公司申请的专利AI驱动的实时网络优化算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：CN120128494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510340113.4，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权AI驱动的实时网络优化算法是由赵旭设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI驱动的实时网络优化算法在说明书摘要公布了：本申请涉及网络优化技术领域，公开了AI驱动的实时网络优化算法，包括以下步骤：数据优化：使用生成对抗网络预处理网络状态数据，提取优化特征并生成增强数据；拓扑建模：采用图神经网络建模网络拓扑，更新节点特征；资源优化：使用深度强化学习动态调整计算、存储和带宽资源；全局调度：基于多目标优化方法，优化资源分配；二次优化：结合拉格朗日松弛法与图优化技术，进一步优化调度策略；自适应学习：通过自监督学习和元学习，提高系统在动态环境下的适应能力。通过基于正规方程的矩阵运算技术，配合高效的数据预处理流程，达到了提高回归模型求解速度的效果，解决了传统方法在大数据集上计算缓慢的问题，实现快速精准的回归分析。

本发明授权AI驱动的实时网络优化算法在权利要求书中公布了：1.AI驱动的实时网络优化算法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过生成对抗网络对网络状态数据进行预处理，提取优化后的网络特征数据，并生成高质量的增强数据； S2、基于增强数据采用图神经网络对网络拓扑结构进行建模，捕捉节点间的依赖关系，并通过图卷积网络更新节点特征； S3、基于节点特征采用深度强化学习算法，对计算、存储和带宽资源进行动态优化调整，自适应分配资源； S4、将分配资源方案输入至多目标优化方法，进一步最小化时延、丢包率，最大化吞吐量，并优化能源效率，最后输出全局优化资源调度策略； S5、结合拉格朗日松弛法与图优化技术，对全局优化资源调度策略再次优化，或者最终调度方案； S6、最终调度方案通过自监督学习和元学习，提升网络模型在动态环境下的适应能力，确保优化系统在不同网络状态下高效运行； 所述S4步骤中，多目标优化采用多任务学习，具体包括： 通过动态权重调整，在不同网络状态下平衡时延、吞吐量、丢包率和能源效率的优化目标； 所述优化目标之间的冲突，采用Pareto优化方法动态调整权重，并结合强化学习对不同优化目标的权重系数进行自适应调整； 所述S5步骤中，进一步包括以下步骤： 通过图优化对资源调度进行全局优化，并在分布式环境下通过局部信息传递实现全局资源分配协调； 采用拉格朗日乘子优化局部资源分配，使整体资源调度满足全局约束条件； 所述局部信息包括但不限于： 计算资源状态：CPU负载、GPU负载、内存占用情况和存储资源； 网络资源状态：带宽占用率、链路负载、数据包丢失率和网络延迟； 任务调度信息：当前任务队列、任务执行优先级和任务执行状态； 能源消耗信息：单个计算节点功耗、散热管理和电池供电状态； 负载均衡信息：本地节点的负载情况、可用计算资源和任务迁移信息； 全局约束条件包括但不限于计算资源约束、网络资源约束、时延约束、能耗约束、任务调度全局优化和可靠性与容错约束。

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