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龙图腾网获悉杭州涂鸦信息技术有限公司申请的专利多网关通信链路智能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：CN119743389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510239632.1，技术领域涉及：H04L41/0823；该发明授权多网关通信链路智能优化方法及系统是由施承皓设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本多网关通信链路智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种多网关通信链路智能优化方法及系统。该方法通过构建分级动态检测系统获取网关实时状态数据，利用人工智能模型进行动态调度策略优化；基于深度检测结果构建性能预测模型进行网关评级；采用改进的一致性哈希算法和局部敏感哈希机制实现负载均衡优化；最后制定迁移策略并执行设备迁移验证。本申请实现了网关通信链路的智能化优化，提高了系统的整体性能和稳定性。

本发明授权多网关通信链路智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多网关通信链路智能优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取网关实时状态数据，所述网关实时状态数据包括网关负载、信号强度和响应时间，构建分级动态检测系统，通过人工智能模型进行动态调度策略优化，得到深度检测结果集； 基于所述深度检测结果集，构建性能预测模型，执行网关综合评级计算，得到网关可靠性评分表； 基于所述网关可靠性评分表，通过改进的一致性哈希算法初始化哈希环结构，构建虚拟节点优化分配方案，并通过局部敏感哈希机制优化物理位置相近设备的分配策略，得到最优设备分配方案； 基于所述最优设备分配方案，制定设备迁移策略，执行设备迁移并进行验证，输出迁移验证报告； 其中，构建所述分级动态检测系统，通过人工智能模型进行动态调度策略优化，得到深度检测结果集，包括： 构建包括基础检测层和深度检测层的双层检测框架，基于所述网关实时状态数据生成所述检测框架配置参数集； 基于所述检测框架配置参数集和历史检测数据构建强化学习环境，定义网关状态空间和检测行为的动作空间，利用检测效果和资源消耗的奖励函数和所述动作空间，得到所述强化学习环境参数集； 基于所述强化学习环境参数集，通过深度Q学习算法训练得到检测策略模型，生成所述深度检测结果集； 其中，通过改进的一致性哈希算法初始化所述哈希环结构，构建虚拟节点优化分配方案，并通过局部敏感哈希机制优化物理位置相近设备的分配策略，得到最优设备分配方案，包括： 基于所述网关可靠性评分表初始化所述哈希环结构，通过所述改进的哈希算法将所述网关节点映射到哈希空间，得到所述初始哈希环映射关系集； 基于所述初始哈希环映射关系集，根据所述网关的可靠性评分动态调整各网关的虚拟节点数量，得到所述虚拟节点分配方案； 基于所述虚拟节点分配方案，通过所述局部敏感哈希机制优化设备的物理位置信息，生成所述最优设备分配方案。

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