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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利流量调度方法及电子设备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：CN120896909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511405302.1，技术领域涉及：H04L47/62；该发明授权流量调度方法及电子设备是由杨芮设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本流量调度方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种流量调度方法及电子设备，涉及流量调度技术领域，方法包括：确定微服务的优先级权重，根据网络设备的历史流量信息预测目标流量；根据网络设备的拓扑信息和微服务的依赖关系构建图模型，对图模型中的节点进行嵌入学习以生成表征网络状态的状态向量；微服务的优先级权重、状态向量、目标流量作为强化学习模型的输入，获取网络设备的流量调度策略；根据强化学习模型的策略网络参数和图模型的特征学习网络参数编码形成的迭代粒子进行迭代搜索确定强化学习模型参数；将流量调度策略下发至网络设备并执行，以应对相关技术中流量调度方法难以适应微服务架构下动态复杂的网络环境与业务需求的技术问题，实现提高流量调度可靠性。

本发明授权流量调度方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种流量调度方法，其特征在于，所述流量调度方法包括： 基于微服务信息计算微服务的优先级权重，所述微服务信息包括微服务的流量信息、微服务的依赖关系、微服务的交互频率； 根据历史时段内网络设备的历史流量信息预测未来时段内网络设备的目标流量； 根据网络设备的拓扑信息以及微服务的依赖关系构建强化学习模型中的图模型，所述图模型用于替代原始强化学习模型中的感知模块，对图模型中的节点进行嵌入学习以生成表征网络状态的状态向量； 将所述状态向量与所述目标流量进行融合，形成增强状态表征；将所述增强状态表征输入至所述强化学习模型的策略网络，得到初始调度动作；利用所述微服务的优先级权重对所述初始调度动作进行加权修正，输出最终的流量调度策略； 其中，用于生成流量调度策略的强化学习模型参数，是根据粒子群优化算法以及适应度函数指导迭代粒子形成的粒子群在策略网络参数以及特征学习网络参数的联合参数空间中，进行迭代搜索查询的最优强化学习模型参数，所述迭代粒子是所述强化学习模型的策略网络参数以及所述图模型的特征学习网络参数编码形成的； 将所述流量调度策略下发至网络设备，基于所述流量调度策略对网络设备的流量进行调整。

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