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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明提出一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法，属于网络人工智能领域。本发明基于集中式网络架构，首先为不同类型的业务设定价值，并将业务特征、业务价值、拓扑信息输入深度神经网络结构，由神经网络输出路径的下一跳节点，然后将该节点作为源节点由神经网络继续输出下一跳，直至输出完整路径后计算奖励，并根据反馈训练网络至系统收敛。本发明通过设计针对不同类型业务的深度神经网络架构，能够解决多类业务的流量转发路径问题，满足不同类型业务的需求；同时设计了一种全新的路由奖励方案，可以使系统传输价值最大化，平衡了吞吐量和重要业务送达率的矛盾。

主权项：1.一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，为不同类型的业务设定业务价值；步骤2，将当前流量特征、业务价值和拓扑信息输入深度神经网络结构，由深度神经网络输出路径的下一跳节点；步骤3，将下一跳节点作为源节点由深度神经网络继续输出下一跳，直至输出完整路径后计算奖励，并根据反馈训练网络至收敛；其中，为步骤1具体方式为：根据业务的优先级和带宽需求设定业务价值v，v的定义如下所示：v＝vbaseline+lnbandwidthdemand其中，vbaseline为基于不同业务优先级设定的价值基准值，优先级越高，vbaseline值越大；bandwidthdemand为业务带宽需求，带宽需求越大，v越大，在带宽需求大到设定程度时，v趋于平稳；其中，步骤2中深度神经网络结构具体为：深度神经网络结构包括GNN+LSTM架构和DRL架构；GNN+LSTM架构的输入为拓扑信息、业务流特征和当前流量特征，输出为提取的业务特征，将输出作为DRL架构的输入；其中，业务流特征包括源节点、目的节点、业务价值、带宽需求、时延需求和丢包需求；DRL架构的输入为第一部分GNN+LSTM架构的输出，输出为路由的下一跳；其中，步骤3中计算奖励的奖励函数具体为：奖励函数如下所示：r＝v+C1×udelaydemand-delay+C2×ulossdemand-loss式中，delaydemand为业务时延需求，lossdemand为业务丢包率需求，delay为传输时延，loss为丢包率，ux-x0为阶梯函数，当xx0时，ux-x0＝1，当xx0时，ux-x0＝0，C1×udelaydemand-delay表示当传输时延小于业务时延需求时，给予C1的奖励，C2×ulossdemand-loss表示当丢包率小于业务丢包率需求时，给予C2的奖励，v为业务价值。

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