北京泰和利通科技有限公司曹静获国家专利权
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龙图腾网获悉北京泰和利通科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的自适应网络拓扑动态重构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：CN121396801B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511715977.6，技术领域涉及：H04L41/12；该发明授权基于深度强化学习的自适应网络拓扑动态重构方法及系统是由曹静;傅晓涛;余长军;杨娜;杨磊涛;王海龙设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的自适应网络拓扑动态重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度强化学习的自适应网络拓扑动态重构方法及系统，涉及深度强化学习技术领域，包括获取当前网络的拓扑状态信息、业务流量分布信息与历史重构记录；通过图卷积运算提取节点间拓扑关联特征，结合业务流量信息生成融合状态表征；将融合状态表征输入深度强化学习模型识别瓶颈节点与冗余链路，输出重构动作候选集；通过蒙特卡洛树搜索评估候选动作的长期累积收益，筛选最优重构动作序列；利用图着色算法分配时间槽并处理资源冲突，生成资源可行的拓扑调整方案；通过张量分解提取网络演化规律，构建拓扑优化关联映射图谱。本发明能够智能识别网络瓶颈，动态优化网络拓扑结构，有效提升网络性能和资源利用率。
本发明授权基于深度强化学习的自适应网络拓扑动态重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的自适应网络拓扑动态重构方法，其特征在于，包括： 获取当前网络的拓扑状态信息、业务流量分布信息与历史重构记录；对所述拓扑状态信息进行多层次特征提取，通过图卷积运算捕获节点间的拓扑关联特征，并结合所述业务流量分布信息生成融合状态表征； 将所述融合状态表征与所述历史重构记录输入至深度强化学习模型，识别拓扑结构中的瓶颈节点与冗余链路，输出重构动作候选集；通过蒙特卡洛树搜索评估各候选动作的长期累积收益，筛选出最优重构动作序列； 对所述最优重构动作序列进行分阶段验证，通过图着色算法为每个重构动作分配时间槽，识别并处理存在资源冲突的动作组合，生成资源可行的拓扑调整方案； 将所述资源可行的拓扑调整方案转化为多维度量化特征序列，利用张量分解技术提取网络演化规律，并通过熵权排序法构建拓扑优化的关联映射图谱，实现网络架构的智能演进。
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