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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于多智能体强化学习的TSN-5G列车通信网络异步调度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：CN119485218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411575785.5，技术领域涉及：H04W4/42；该发明授权一种基于多智能体强化学习的TSN-5G列车通信网络异步调度方法是由张尧政;刘真;张瑞丰;王岩楠;耿冲设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体强化学习的TSN-5G列车通信网络异步调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于多智能体强化学习的TSN‑5G列车通信网络异步调度方法。该方法包括：基于列车TSN‑5G异构场景的拓扑结构利用图神经网络构建马尔可夫模型，定义马尔可夫模型的状态空间、动作空间和奖励函数，将TSN‑5G异构网络中的待处理的数据流信息输入到列车TSN‑5G多智能体强化学习异步调度算法中，列车TSN‑5G多智能体强化学习异步调度算法将每个基站与交换机作为独立智能体，通过迭代运算对马尔可夫模型中的状态空间、动作空间进行更新，输出待处理的数据流的调度方案。本发明提出了一种综合方案，结合TSN‑5G中有线与无线信道的利用率与端到端抖动性能，达到优化数据传输的目的，以实现对整车网络的端到端时延和抖动进行最优控制。

本发明授权一种基于多智能体强化学习的TSN-5G列车通信网络异步调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的TSN-5G列车通信网络异步调度方法，其特征在于，包括： 获取列车TSN-5G异构场景的拓扑结构； 基于所述列车TSN-5G异构场景的拓扑结构利用图神经网络构建马尔可夫模型，定义所述马尔可夫模型的状态空间、动作空间和奖励函数； 将所述TSN-5G异构网络中的待处理的数据流信息输入到列车TSN-5G多智能体强化学习异步调度算法中，所述列车TSN-5G多智能体强化学习异步调度算法将每个基站与交换机作为独立智能体，通过迭代运算对所述马尔可夫模型中的状态空间、动作空间进行更新，输出所述待处理的数据流的调度方案； 所述的获取列车TSN-5G异构场景的拓扑结构，包括： 设置列车TSN-5G异构场景包括车载5G终端设备UE、5G基站BS、用户功能平面UPF、TSN交换机SW和司控台Server，采用集中式网络配置CNC服务器进行总控，UE共N个，记为UE＝{ue1,ue2,…,ueN}，BS共M个，记为B＝{b1,b2,…,bM}；SW共S个，记为SW＝{sw1,sw2,…,swS}，所有设备共包括L条数据流，设备Ui会发出数据流Li条，记为设为当前数据流所发出的数据帧个数，为数据流单个数据帧大小，为数据流发送周期，为当前数据流平均延迟； 设置BS的状态内容包括数据帧无线传输时间T、BS排队数据帧数量Q和信道使用情况Uchannel，设置SW的状态内容包括数据帧到达时间T、数据帧合规时间T、数据帧累计等待时间Twait和交换机各端口的链路利用率Ulink 所述的将所述TSN-5G异构网络中的待处理的数据流信息输入到列车TSN-5G多智能体强化学习异步调度算法中，所述列车TSN-5G多智能体强化学习异步调度算法将每个基站与交换机作为独立智能体，通过迭代运算对所述马尔可夫模型中的状态空间、动作空间进行更新，输出所述待处理的数据流的调度方案，包括： 在TSN-5G协同调度的MADGNN算法中，将BS和SW作为智能体，每个BS和SW拥有独立的演员Actor网络和评论家Critic网络，Actor网络和Critic网络部署在CNC服务器中； BS通过Critic网络获取当前系统的环境状态空间，该当前系统的环境状态空间包括信道利用率、数据帧排队数量和数据帧的无线传输时间，将当前系统的环境状态空间输入到BS的Actor网络中，BS通过Actor网络来生成动作，该动作包括数据流的传输频率和等待时间；SW通过Critic网络获取当前设备的环境状态空间，该当前设备的环境状态空间包括数据帧的到达时间、合规时间、累计等待时间和SW链路利用率，将当前设备的环境状态空间输入到SW的Actor网络中，SW通过Actor网络来生成动作，该动作包括数据流的等待时间； BS和SW在执行动作后，系统反馈奖励值，系统将当前的状态、动作、奖励和下一状态组成四元组存入经验回放池，当回放池中的样本数量达到阈值时，CNC服务器从回放池中抽取样本，利用样本中的四元组数据训练和更新Actor网络和Critic网络。

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