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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和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：CN120075849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510525883.6，技术领域涉及：H04L41/142；该发明授权基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备是由聂学方;刘倩;万相志;周强强;周天清设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备，属于网络资源分配领域。方法包括：采用泊松点过程生成宏基站、路侧单元和车辆的随机分布，以构建通信网络的拓扑结构；根据拓扑结构，构建通信网络的信道解析函数；推导解析函数，以得到通信网络的性能解析结果；以解析结果为前提条件，构建深度确定性策略网络；结合深度确定性策略网络和近端策略优化算法，联合优化通信网络的资源分配和功率控制，得到初步通信网络；根据优化限制函数对初步通信网络进行局部优化，得到目标通信网络。本申请通过结合随机几何、深度学习算法及局部优化，有效提升无线网络性能，降低链路中断概率，提高资源利用效率。

本发明授权基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于几何和深度学习融合的网络优化方法，其特征在于，包括： 采用泊松点过程生成宏基站、路侧单元和车辆的随机分布，以构建通信网络的拓扑结构；其中，宏基站以二维泊松点过程建模，路侧单元和车辆分别以密度不同的均匀空间泊松点过程建模； 根据所述拓扑结构，构建所述通信网络的信道解析函数； 推导所述解析函数，以得到所述通信网络的性能解析结果； 以所述解析结果为前提条件，构建深度确定性策略网络；其中，所述深度确定性策略网络的架构特征包括：状态空间、动作空间和奖励函数； 结合所述深度确定性策略网络和近端策略优化算法，联合优化所述通信网络的资源分配和功率控制，得到初步通信网络； 根据优化限制函数对所述初步通信网络进行局部优化，得到目标通信网络；其中，所述优化限制函数包括链路信噪比限制、频谱分配比例限制和功率限制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。