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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利时延敏感的服务功能链并行路由优化方法、装置及介质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：CN116566891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310532713.1，技术领域涉及：H04L45/243；该发明授权时延敏感的服务功能链并行路由优化方法、装置及介质是由郭松涛;朱永东;王紫恒;刘贵燕;曲鑫设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本时延敏感的服务功能链并行路由优化方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种时延敏感的服务功能链并行路由优化方法、装置及介质，属于边缘计算技术领域，其中方法包括以下步骤：构建基于网络功能虚拟化的边缘计算网络中的服务功能链并行路由问题，考虑实时的网络状态变化，用马尔可夫决策过程对服务功能链并行路由问题进行建模，得到MDP模型；基于自注意力机制的增强深度确定性策略梯度算法求解MDP模型，求解过程包括离线训练和在线运行两个部分，其中，离线训练部分得到一个训练完成的SA‑EDDPG模型，在线运行部分通过运行训练完成的SA‑EDDPG模型确定最优路由方案，进行服务功能链并行路由。与现有技术相比，本发明具有考虑了实时网络变化、时延低、资源消耗少等优点。

本发明授权时延敏感的服务功能链并行路由优化方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种时延敏感的服务功能链并行路由优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于网络功能虚拟化的边缘计算网络中的服务功能链并行路由问题，考虑实时网络状态变化，用马尔可夫决策过程对服务功能链并行路由问题进行建模，得到MDP模型；所述MDP模型被定义为一个五元组其中和分别为状态空间和动作空间，是状态转移概率分布，是奖励函数，γ∈[0,1]是未来奖励的折扣因子，具体定义如下： 状态空间：将时刻t的状态定义为一个向量Gt＝Ct,Bt,Dt，Gt用来表示底层物理网络在t时刻的特征，其中表示所有服务器节点的当前可用资源，代表所有物理链路的当前可用带宽，表示所有物理链路的时延； 动作空间：智能体的动作空间是一个集合其中每个动作a∈A代表了VNF放置和流量路由，t时刻动作a定义为其中，是一个离散型的动作，表示在t时刻，请求r的子流i的第m个VNF是否被放置在服务器节点n上；是一个离散型的动作，用来表示t时刻请求r的子流i是否通过物理链路l进行路由；是一个连续型的动作，用来表示t时刻请求r的流量分割比； 状态转移：状态转移被表示为st,at,rt,st+1，其中st是当前时刻t的网络状态，at是用来处理请求r的子流i中的VNF放置和流量路由的动作，rt和st+1分别是执行动作at后获得的即时奖励和下一时刻t+1的网络状态，对于每个状态状态转移概率pst+1∣st,at表示的是智能体在网络状态st下执行动作at后，网络状态转换到st+1的概率； 奖励函数：基于服务功能链并行路由问题的优化目标，将奖励函数定义为服务器和链路的总资源消耗的负值： 基于自注意力机制的增强深度确定性策略梯度算法求解MDP模型，所述求解过程包括离线训练和在线运行两个部分，其中，离线训练部分得到一个训练完成的SA-EDDPG模型，在线运行部分通过运行训练完成的SA-EDDPG模型确定最优路由方案，进行服务功能链并行路由，所述离线训练过程包括以下步骤： 步骤1智能体和环境进行交互生成训练数据，其中，环境指的是基于网络功能虚拟化的边缘计算网络，智能体首先观察到当前的网络状态st，并通过自注意力机制将网络状态st转换为基于邻居节点信息的状态st′，智能体基于其当前的策略执行动作at，环境根据当前的状态st′和接收到的动作at，更新状态为st+1，并反馈给智能体一个奖励信号rt，智能体根据接收到的rt更新自己的策略，以便在下一时刻t+1做出更优的决策，通过上述过程的循环进行生成训练数据st,at,rt,st+1； 步骤2将训练数据st,at,rt,st+1存储在经验回放池中； 步骤3当状态转移样本积累到预设的数量时，从经验回放池中随机选取一批样本，并输入到SA-EDDPG模型中； 步骤4训练SA-EDDPG模型，其中，SA-EDDPG模型的输入为底层物理网络G和服务请求的集合R，输出为VNFfm的放置位置和流量的路由路径， 所述在线运行过程包括以下步骤： 步骤5选择离线训练过程中训练完成的SA-EDDPG模型进行服务功能链的在线路由； 步骤6将网络状态st输入到训练完成的SA-EDDPG模型中，利用模型评估每个动作at的性能以获得相应的奖励，同时，将数据st,at,rt,st+1存储到经验回放池中，用于更新SA-EDDPG模型； 步骤7在底层物理网络执行能获得最高奖励的VNF放置和流量路由的动作。

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