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龙图腾网获悉浙江算力科技有限公司申请的专利基于生成式校正数字孪生的网络优化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：CN121262099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511804497.7，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权基于生成式校正数字孪生的网络优化方法及系统是由尹小康;李荣亮;钱敏勇;景荣炜;王徐;李旭晖;张聪;王佩青设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式校正数字孪生的网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式校正数字孪生的网络动态优化方法及系统，涉及数字孪生模型技术领域。包括：基于目标物理实体构建统一时空数字孪生模型，并获取物理快照实例，基于预设运营策略生成物理快照实例的条件向量；生成式大模型根据条件向量输出的理想状态实例，计算理想状态实例和物理快照实例之间的加权差异张量，利用校正策略推导网络生成校正策略图；利用状态演化预测器生成后续仿真实例，将校正策略图解析为原子指令，执行原子指令；获取更新后的物理快照实例，并计算生成预测偏差；基于预测偏差优化状态演化预测器的模型参数。本发明利用现实与预测的偏差来持续迭代和优化预测模型，从而实现整个算力网络的持续自我进化。

本发明授权基于生成式校正数字孪生的网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式校正数字孪生的网络优化方法，其特征在于，包括： S1、基于目标物理实体构建统一时空数字孪生模型； S2、获取所述统一时空数字孪生模型的物理快照实例，所述物理快照实例用于表征所述统一时空数字孪生模型在当前时刻的网络运行状态； S3、基于预设运营策略生成所述物理快照实例的条件向量； S4、将所述条件向量输入至生成式大模型，并获取所述生成式大模型输出的理想状态实例，所述生成式大模型为基于U-Net架构的条件化时空扩散模型； S5、计算所述理想状态实例和所述物理快照实例之间的加权差异张量； S6、利用校正策略推导网络基于所述物理快照实例和所述加权差异张量生成校正策略图，包括：基于所述物理快照实例构建多模态属性图，所述多模态属性图的参数包括节点、边、节点特征和边特征；所述节点用于表征算力中心，所述边用于表征网络连接，所述节点特征和所述边特征基于所述物理快照实例生成；将所述多模态属性图和所述加权差异张量输入至所述校正策略推导网络，所述校正策略推导网络为图注意力网络，并获取所述校正策略推导网络输出的结构化的所述校正策略图，所述校正策略图为包括离散动作和连续参数的数据结构； S7、利用状态演化预测器基于所述物理快照实例和所述校正策略图生成后续仿真实例，所述后续仿真实例用于表征下一个时间步的预测网络运行状态； S8、将所述校正策略图解析为原子指令，并执行所述原子指令，以更新所述统一时空数字孪生模型； S9、获取更新后的物理快照实例，并基于所述更新后的物理快照实例与所述后续仿真实例生成预测偏差； S10、基于所述预测偏差优化所述状态演化预测器的模型参数； S11、根据预设次数循环执行S3至S10。

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