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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利光网络的自治管理方法及系统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：CN121218061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511769979.3，技术领域涉及：H04Q11/00；该发明授权光网络的自治管理方法及系统是由汤永清设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本光网络的自治管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光网络的自治管理方法，包括：通过光传输系统中的多个感知节点，采集光通道的物理层状态数据；将物理层状态数据同步至一数字孪生体，构建并更新与物理光传输系统对应的虚拟映射；在数字孪生体中，基于物理层状态数据，评估光通道的传输性能并预测该光通道未来状态；本申请实施例的光网络的自治管理方法及系统，通过构建智能化的网络管理闭环，能够有效提升运维效率，降低人工干预需求。系统具备前瞻性的风险评估能力，可提前规避潜在故障，显著增强网络运行的可靠性。同时，通过自主优化机制实现了资源利用效率的持续提升，为光网络的长期稳定运行提供了有力保障。

本发明授权光网络的自治管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.光网络的自治管理方法，其特征在于，包括： 通过光传输系统中的多个感知节点，采集光通道的物理层状态数据； 将所述物理层状态数据同步至一数字孪生体，构建并更新与物理光传输系统对应的虚拟映射； 在所述数字孪生体中，基于所述物理层状态数据，评估光通道的传输性能并预测该光通道未来状态； 基于所述评估和预测，在所述数字孪生体中生成针对光通道的至少一个优化策略，所述优化策略包括调整发射光功率、选择光路由或改变调制格式； 在将所述优化策略下发至物理光传输系统执行之前，先在所述数字孪生体中对所述策略进行沙盘推演，以验证所述策略对该光通道及相邻通道非线性传输损伤的影响； 当验证通过后，通过控制器将所述优化策略下发至所述物理光传输系统执行； 所述在所述数字孪生体中生成针对光通道的至少一个优化策略包括： 使用强化学习智能体，在所述数字孪生体中探索多个候选策略； 通过沙盘推演评估每一候选策略对网络性能的影响； 根据预定义的优化目标与约束条件，从所述候选策略中选择出最优策略； 其中，所述强化学习智能体的构建包括： 状态空间定义：将所述数字孪生体中表征光网络状态的信息定义为状态空间，所述状态空间的状态向量至少包括各光通道的输入功率、信噪比、非线性干扰噪声容限及可用频谱资源； 动作空间定义：将所述优化策略定义为动作空间，所述动作空间的动作向量包括：对指定光通道的发射功率进行调整、为指定业务请求分配光路由与频谱资源、或为指定光通道配置调制格式中的至少一种； 奖励函数设计：包括奖励函数，用于在所述沙盘推演中评估每一候选策略，其中、为权重系数，总吞吐量是一个正向奖励的基准，约束违反总量是一个负向奖励的计算基准，该函数被构造为，当策略执行后，在满足所有光通道信噪比劣化阈值与非线性损伤阈值的约束条件下，最大化网络总吞吐量的正向奖励，并对违反所述约束条件的策略施加负向奖励； 通过所述沙盘推演评估由所述强化学习智能体探索的每一候选策略所对应的奖励值； 根据所述奖励值，从所述候选策略中选择出最优策略。

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