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龙图腾网获悉无锡尚航数据有限公司申请的专利一种基于机器学习的IP地址资源分配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：CN119135657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411594196.1，技术领域涉及：H04L61/5007；该发明授权一种基于机器学习的IP地址资源分配方法及系统是由兰满桔;刘杰;郑杰设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的IP地址资源分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的IP地址资源分配方法及系统，涉及网络资源分配技术领域，该方法包括：接收待分配设备发送的IP地址分配请求消息；响应于IP地址分配请求消息，从IP地址资源池中获取归属于网关组的IP地址段，将属于网关组的IP地址段划分为多个细分地址区间，以及将划分后的多个细分地址区间保存到地址区间状态集；对待分配设备的IP地址需求进行预测，得到IP地址需求预测结果；将地址区间状态集中各个细分地址区间的资源占用状态以及IP地址需求预测结果输入训练优化完成的资源分配模型，输出IP地址分配策略；根据输出的IP地址分配策略，为待分配设备分配IP地址资源。本申请实现了动态、智能化的IP地址分配。

本发明授权一种基于机器学习的IP地址资源分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的IP地址资源分配方法，用于网络系统中的IP地址动态管理和优化，其特征在于，包括：接收待分配设备发送的IP地址分配请求消息；其中，所述IP地址分配请求消息中携带有接入点名称；响应于所述IP地址分配请求消息，从IP地址资源池中获取归属于网关组的IP地址段，将属于网关组的IP地址段划分为多个细分地址区间，以及将划分后的多个细分地址区间保存到地址区间状态集；其中，所述网关组为所述IP地址分配请求消息中携带的接入点名称所属的组；对所述待分配设备的IP地址需求进行预测，得到IP地址需求预测结果；将所述地址区间状态集中各个细分地址区间的资源占用状态以及所述IP地址需求预测结果输入训练优化完成的资源分配模型，输出IP地址分配策略；其中，所述资源分配模型基于机器学习算法构建；根据输出的所述IP地址分配策略，为所述待分配设备分配IP地址资源；其中，所述资源分配模型基于以下步骤训练优化：获取历史网关组以及历史IP地址需求集合；从所述IP地址资源池中获取归属于所述历史网关组的IP地址段，并将归属于所述历史网关组的IP地址段划分为多个历史细分地址区间；根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史IP地址需求集合，利用拉格朗日对偶分解法确定需求-细分地址区间关联判定矩阵；使用所述需求-细分地址区间关联判定矩阵构建并训练随机森林模型，以对所述随机森林模型的模型参数进行调整；其中，所述模型参数包括决策树的数量、决策树的最大深度、每个节点分裂所需的最小样本数；将训练优化完成的随机森林模型确定为所述资源分配模型；所述对所述待分配设备的IP地址需求进行预测，得到IP地址需求预测结果，包括：收集所述网络系统中已分配设备的历史IP地址使用数据；基于长短期记忆神经网络模型，根据所述历史IP地址使用数据建立与训练优化IP地址需求预测模型；其中，所述IP地址需求预测模型包括输入门层、遗忘门层、更新门层和输出门层；根据训练优化完成的IP地址需求预测模型，对所述待分配设备的IP地址需求进行预测，得到所述IP地址需求预测结果；所述更新门层用于更新细胞状态，将旧细胞状态Statust-1更新为当前细胞状态Statust；Statust＝σWf×[ht，xt]+bf×Statust-1+σUpdatet×Statust-1其中，σ表示sigmoid函数；t表示当前时刻；Wf表示所述更新门层的输入权重；bf表示所述更新门层的偏置；ht表示所述遗忘门层的状态结构，xt表示在当前时刻，所述IP地址需求预测模型的输入向量；Updatet表示所述更新门层的激活向量；所述根据所述多个历史细分地址区间以及所述历史IP地址需求集合，利用拉格朗日对偶分解法确定需求-细分地址区间关联判定矩阵，包括：将目标函数定义为：其中，i和j均为用于索引集合中的元素的指标变量；i表示历史IP地址需求的索引；j表示历史细分地址区间的索引；xij表示所述历史IP地址需求集合D＝{d1，d2，....，dm}与所述历史细分地址区间S＝{s1，s2，...，sn}的关联程度；pij为预测函数，用于表示历史IP地址需求di与历史细分地址区间sj关联的可能性；定义约束条件为其中，所述约束条件用于表示每个历史IP地址需求di最多关联到k个历史细分地址区间sj；构建拉格朗日函数LX，ωi，μij； 其中，ωi、μij为拉格朗日乘数；X为需要求解的最优解；寻找第一最优拉格朗日乘数以及第二拉格朗日乘数，以使得对偶函数gωi，μij＝MinimizeLX，ωi，μij最大化；根据所述第一最优拉格朗日乘数以及所述第二拉格朗日乘数，确定所述最优解；根据所述最优解，构建所述需求-细分地址区间关联判定矩阵。

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