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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种基于DDPG深度强化学习算法的TSSDN动态路由决策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：CN117014355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210460754.X，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权一种基于DDPG深度强化学习算法的TSSDN动态路由决策方法是由王馨;尚志军;王忠峰设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DDPG深度强化学习算法的TSSDN动态路由决策方法在说明书摘要公布了：公开本发明提出了一种动态路由决策方法，具体设计一种基于DDPG深度强化学习算法的TSSDN动态路由决策方法，旨在根据网络动态感知的预测结果利用深度强化学习算法设计动态路由决策，降低时间敏感网络中低优先级流的传输时延。本发明采用深度学习算法实时预测交换机队列长度，然后根据预测结果进行下一跳路由决策，预测精确度越高，动态路由效果越好，提高决策效率。实现步骤为：1构建TSSDN网络节点架构；2构建网络拓扑结构；3构建基于PCA的拓扑特征提取；4构建基于深度学习算法的预测模型；5构建基于深度强化学习算法的路由决策模型；6结合预测结果对基于深度强化学习的路由决策模型进行迭代训练。本发明可用于远程医疗等场景。

本发明授权一种基于DDPG深度强化学习算法的TSSDN动态路由决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDPG深度强化学习算法的TSSDN动态路由决策方法，其特征在于，首先对时间敏感网络的交换机队列长度进行预测，然后基于队列预测结果进行路由决策，包括如下步骤： S1、构建网络拓扑结构；所述网络拓扑结构为：个TSN节点，度为的网络拓扑图，其中，，，每个TSN交换机节点通过条边与其他交换机节点进行相连，形成拓扑图； S2、提取网络拓扑特征； S3、通过SDN控制器感知TSN网络状态，并判断是否发生改变，若是则返回步骤S2重建拓扑结构，否则执行步骤S4； S4、构建基于长短时记忆网络LSTM深度学习算法的交换机队列长度预测模型，以SDN控制器监控的监控信息为输入对模型进行优化训练，使得该模型用于输出交换机队列长度； S5、构建基于DDPG深度强化学习算法的路由决策模型； S6、以感知的TSN网络状态的预测结果作为输入，对基于深度强化学习的路由决策模型进行反复迭代训练，并到达截止迭代次数时输出路由决策模型；所述该路由决策模型用于对在线实时采集的数据流进行路由决策输出决策结果，并由网络拓扑内的相关TSN节点按照该路由决策结果转发数据流至下一跳节点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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