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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法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：CN120075121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510518347.3，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法是由潘成胜;杨子豪;石怀峰;雷东兴;陆煌杰;刘家豪设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法，包括利用Mininet和Ryu软件构建软件定义网络，利用该网络模拟通信网络，通信网络的拓扑结构包括节点和节点之间的链路；建立通信网络多径路由算法模型，该模型包括节点部署的智能体，所述智能体为多智能体近端策略优化智能体；通过智能体与软件定义网络的数据交互，对智能体进行训练，得到训练后的智能体，进而得到训练后的通信网络多径路由算法模型；利用训练后的通信网络多径路由算法模型对通信网络的M个异质业务进行路径决策，完成通信网络多径路由的选择。本发明针对通信网络中不同的业务类型具有一定的抗干扰能力，能够保障复杂环境下业务的实时可靠传输。

本发明授权基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体深度强化学习的通信网络多径路由选择方法，其特征在于，包括： S1、利用Mininet和Ryu软件构建软件定义网络，利用该网络模拟通信网络，通信网络的拓扑结构包括节点和节点之间的链路； S2、基于通信网络的路由问题，建立通信网络多径路由算法模型，该模型包括节点部署的智能体，所述智能体为多智能体近端策略优化智能体；具体为： 所述智能体包括分层式Actor-Critic网络，该网络包括高层Actor网络、低层Actor网络、高层Critic网络和低层Critic网络； 高层Actor网络包括输入层、通用特征提取层和异质业务专用策略层；低层Actor网络包括第一深度神经网络；高层Critic网络包括图神经网络和第二深度神经网络；低层Critic网络包括第三深度神经网络； 构建高层奖励函数Rh，具体表达式为： Rh＝w1logb-w2d-w3l 其中，b表示异质业务的吞吐量值，d表示异质业务的时延值，l表示异质业务的丢包率，w1、w2和w3分别表示b、d、l的重要性权重； 构建低层奖励函数Rl，具体表达式为： Rl＝γ·Rh-1-γ·log1+u 其中，γ表示折扣因子；u表示链路带宽利用率，bcapa表示链路带宽容量，buse表示链路已用带宽； S3、获取待多径路由选择的异质业务，路径从该业务的源节点开始，处于当前节点的智能体获取节点状态、链路状态、邻接矩阵和链路矩阵，经过通信网络多径路由算法模型的处理，得到相应的路径，通过智能体与软件定义网络的数据交互，得到高层动作的优势值和低层动作的优势值，利用低层动作的优势值对低层网络进行训练，冻结训练后的低层网络的模型参数，利用高层动作的优势值对高层网络进行训练，得到训练后的智能体，进而得到训练后的通信网络多径路由算法模型； S4、利用训练后的通信网络多径路由算法模型对通信网络的M个异质业务进行路径决策，完成通信网络多径路由的选择。

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