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龙图腾网获悉四川易数无限科技有限公司申请的专利基于强化学习的异构网络动态路由协同优化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：CN120729774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511211944.8，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权基于强化学习的异构网络动态路由协同优化方法是由苏励设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的异构网络动态路由协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及异构网络优化技术领域，公开了一种基于强化学习的异构网络动态路由协同优化方法，包括以下步骤：S1，在异构网络的每个节点部署智能体，初始化状态采样周期和动作空间；S2，实时感知异构网络状态并获得感知数据；S3，将感知数据编码为状态向量；S4，设计分层式动态奖励函数，包括短期奖励和长期奖励；根据场景类型动态设置权重比并输出为综合奖励；S5，进行多智能体协同决策，包括：基于节点广播的邻居状态信息，构建局部拓扑图；各智能体通过DQN网络基于状态向量选择动作；利用综合奖励更新DQN网络权重。本发明能够兼顾传输实时性与可持续性，减少传输延迟与传输成本，适用于拓扑多变、干扰复杂的影视制作与工业物联网场景。

本发明授权基于强化学习的异构网络动态路由协同优化方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的异构网络动态路由协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在异构网络的每个节点部署智能体，初始化状态采样周期和动作空间； S2，实时感知异构网络状态，并获得感知数据，包括：监测本节点的数据队列长度占缓存容量的百分比及实际传输速率占标称带宽的百分比；测量相邻链路延迟值及丢包率；读取本节点及邻居节点剩余电量百分比； S3，将感知数据编码为状态向量； S4，设计分层式动态奖励函数，包括短期奖励和长期奖励；并根据场景类型动态设置短期奖励与长期奖励的权重比，并输出为综合奖励； 所述短期奖励和长期奖励参照下式计算： ; ; 其中，为短期奖励，、为基准延迟与基准带宽；，； 为长期奖励，为一个周期内节点切换次数，为全网负载标准差；，； 所述根据场景类型动态设置短期奖励与长期奖励的权重比，包括： 若场景类型为影视直播场景，； 若场景类型为数据采集场景，；为综合奖励； S5，进行多智能体协同决策，包括：基于节点广播的邻居状态信息，构建局部拓扑图；各智能体通过DQN网络基于状态向量选择动作；利用综合奖励更新DQN网络权重。

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