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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明公开了基于图神经网络和强化学习的完全分布式路由方法及系统，包括：基于LEO卫星网络，构建完全分布式路由系统架构；完全分布式路由系统架构包括LEO卫星网络环境和智能体；基于完全分布式路由系统架构，构建LEO卫星网络中卫星的通信模型、队列模型和通信时延模型，并构造最小化LEO卫星网络数据包总交付时延的目标函数；采用图注意力网络，根据卫星特征提取并共享卫星的隐藏状态；根据卫星特征和数据包相关特征，采用多智能体深度强化学习模型对目标函数进行求解，获得路由策略，即LEO卫星网络中数据包的下一跳卫星选择。本发明旨在最小化平均传输时延的同时降低路由收敛开销。
主权项：1.基于图神经网络和强化学习的完全分布式路由方法，其特征在于，该方法包括：基于LEO卫星网络，构建完全分布式路由系统架构；所述完全分布式路由系统架构包括LEO卫星网络环境和智能体；基于完全分布式路由系统架构，构建LEO卫星网络中卫星的通信模型、队列模型和通信时延模型，并构造最小化LEO卫星网络数据包总交付时延的目标函数；采用图注意力网络，根据卫星特征提取并共享卫星的隐藏状态；所述卫星特征包括当前卫星的状态和相邻一跳卫星的隐藏状态；根据所述卫星特征和数据包相关特征，采用多智能体深度强化学习模型对所述目标函数进行求解，获得路由策略，即LEO卫星网络中数据包的下一跳卫星选择；所述数据包相关特征包括数据包目的地、数据包到达卫星时发送队列的即时队长。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于图神经网络和强化学习的完全分布式路由方法及系统
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