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龙图腾网恭喜北京易汇众盟网络技术有限公司申请的专利基于强化学习的私域直播带宽资源分配与路由方法及系统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：CN119383380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411942779.9，技术领域涉及：H04N21/2385；该发明授权基于强化学习的私域直播带宽资源分配与路由方法及系统是由于惊涛;广宇昊;曾黎;傅强设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的私域直播带宽资源分配与路由方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于强化学习的私域直播带宽资源分配与路由方法及系统，涉及计算机网络技术领域，包括采集直播间用户数量、地理分布、终端类型、内容类型、网络延迟、丢包率、带宽利用率等实时数据，输入预训练的强化学习模型；模型基于状态空间，利用深度神经网络提取特征并结合带宽资源约束，采用策略梯度算法生成带宽分配和路由策略；根据策略，软件定义网络控制器实时调整带宽分配参数和路由表配置，实现差异化带宽分配和路径优化，并基于用户地理分布建立就近接入边缘节点，拥塞时动态调整路径。

本发明授权基于强化学习的私域直播带宽资源分配与路由方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的私域直播带宽资源分配与路由方法，其特征在于，包括：采集私域直播网络中多个直播间的实时数据信息，所述实时数据信息包含直播间用户数量、用户地理分布、用户终端类型、直播内容类型、网络延迟、丢包率、带宽利用率；将所述实时数据信息输入至预先训练的强化学习模型中，所述强化学习模型的状态空间包含带宽资源分配状态、网络拓扑状态、用户体验质量状态；基于所述强化学习模型对所述实时数据信息进行处理，通过深度神经网络提取特征，结合带宽资源约束条件，采用策略梯度算法生成带宽分配策略和路由策略，其中所述策略梯度算法包括：构建双层神经网络作为策略网络，所述策略网络的输入层接收所述状态空间中的状态值，隐藏层采用LSTM单元进行时序特征提取，输出层生成带宽分配概率分布和路由决策概率分布；基于所述带宽分配概率分布和路由决策概率分布采样得到决策动作，计算决策动作执行后的奖励值，所述奖励值由用户体验质量指标和系统资源利用率的加权值构成；根据所述奖励值计算策略梯度，并通过反向传播更新所述策略网络的参数；根据所述带宽分配策略和路由策略，通过软件定义网络控制器实时调整网络中的带宽分配参数和路由表配置，对各直播间进行差异化带宽分配并优化数据传输路径，所述软件定义网络控制器基于用户地理分布建立就近接入的边缘节点，并在网络拥塞时动态调整数据传输路径；基于所述强化学习模型对所述实时数据信息进行处理，通过深度神经网络提取特征，结合带宽资源约束条件，采用策略梯度算法生成带宽分配策略和路由策略，其中所述策略梯度算法包括：构建双层神经网络作为策略网络，所述策略网络的输入层接收所述状态空间中的状态值，隐藏层采用LSTM单元进行时序特征提取，输出层生成带宽分配概率分布和路由决策概率分布的步骤包括：将直播网络中的带宽资源分配状态、网络拓扑状态和用户体验质量状态的状态向量输入至特征重要性评估层，通过特征工程将所述状态向量转化为状态特征，所述特征重要性评估层基于历史决策数据构建状态特征与网络性能指标间的相关性矩阵，基于所述相关性矩阵分析每个状态特征对网络性能的影响程度得到特征重要性权重，并根据实时的决策反馈信息优化所述特征重要性权重，基于优化后的特征重要性权重对输入的状态特征进行自适应选择，将选择后的状态特征输入至多层感知机的输入层，所述多层感知机的隐藏层通过ReLU激活函数对状态特征进行压缩并通过残差连接，得到低维压缩特征向量；将所述低维压缩特征向量输入至时空注意力模块，所述时空注意力模块的空间注意力子模块通过计算不同网络节点和链路的状态特征相似度得到空间维度注意力权重，所述时空注意力模块的时间注意力子模块通过计算不同时间步长特征向量与当前状态的关联度得到时间维度注意力权重；将空间维度注意力权重和时间维度注意力权重分别与对应特征进行加权融合，得到增强后的特征表示，将增强后的特征表示输入至长短期记忆网络单元，所述长短期记忆网络单元包含遗忘门、输入门和输出门，其中所述遗忘门用于控制历史状态信息的遗忘程度，所述输入门用于控制当前状态信息的输入程度，所述输出门用于控制记忆单元状态的输出程度；所述长短期记忆网络单元基于门控结构对所述低维压缩特征向量进行时序特征提取，输出隐状态；将所述隐状态输入至双层策略网络，所述双层策略网络包括带宽分配层和路由决策层，其中所述带宽分配层通过全连接结构和Softmax函数生成带宽分配概率分布，所述路由决策层通过全连接结构和Softmax函数生成路由决策概率分布。

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