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龙图腾网获悉济南浪潮数据技术有限公司申请的专利网络资源分配方法、电子设备及存储介质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：CN121462529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202512021141.2，技术领域涉及：H04L47/785；该发明授权网络资源分配方法、电子设备及存储介质是由郭涛;郭立民;苏广峰;刘元松;亓开元设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络资源分配方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络资源分配方法、电子设备及存储介质，该方法包括：通过将云平台中全局决策模型下发的当前激励参数作为域级决策模型的奖励函数的加权项，控制在单个域内决策模型在实现局部网络资源最优的同时兼顾跨域网络的全局网络性能最优的目标；根据全局决策模型量化执行每个候选操作后的全局收益指标，以此确定全局资源分配策略；最后通过部署在每个数据中心的网络控制器调整各个数据中心的网络资源分配状态，其中，域级决策模型部署在不同区域的多个数据中心。通过该方法解决了相关技术中无法对云环境下跨域网络资源进行合理分配的技术问题，实现了智能化协同分配域内局部网络资源与全局网络资源的技术效果。

本发明授权网络资源分配方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络资源分配方法，其特征在于： 包括： 获取分布在不同区域的多个数据中心的网络状态信息； 在所述网络状态信息指示处理跨域业务过程中目标数据中心的当前网络资源出现异常的情况下，确定用于优化域级决策模型自身奖励的候选操作列表，其中，所述域级决策模型用于确定每个数据中心本地网络资源的分配策略； 基于预先部署的全局决策模型，确定执行所述候选操作列表中的每个候选操作之后的全局收益指标，其中，所述全局决策模型下发的当前激励参数作为所述域级决策模型的奖励函数的加权项，所述当前激励参数用于调控所述域级决策模型的本地资源分配策略以确保其为全局资源最优分配提供正向贡献，其中，所述正向贡献表示域级决策模型输出的域级决策对全局网络性能提升的贡献； 基于所述全局收益指标，确定全局资源分配策略，并通过部署在所述每个数据中心的网络控制器调整其网络资源分配状态，其中，所述全局资源分配策略用于实现所述全局网络性能的增量改善； 所述确定用于优化域级决策模型自身奖励的候选操作列表，包括：获取所述目标数据中心的目标网络状态信息，其中，所述目标网络状态信息包括网络资源分布及链路状态数据；将所述目标网络状态信息输入内嵌在所述目标域级决策模型内部的强化学习模型，并结合所述强化学习模型对应的奖励函数中的目标激励参数，输出兼顾提升所述强化学习模型自身累计奖励和满足跨域网络全局资源优化目标的所述候选操作列表。

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