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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于机器学习的软件定义光网络控制器的部署方法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：CN119906661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510397441.8，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权基于机器学习的软件定义光网络控制器的部署方法是由沈建华;王懿远设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的软件定义光网络控制器的部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的软件定义光网络控制器的部署方法，包括：基于深度优先搜索策略，对SDON网络拓扑进行遍历，寻找该SDON网络中所有节点中任意两两节点之间的所有可能路径，同时统计每条路径的传输延迟值；设定延迟阈值，筛选出满足延迟约束条件的节点之间的控制路径；构建SDON网络新的网络拓扑图，以控制路径形成新的抽象链路；将无直接控制路径的两节点划分至不同的网络区域；为每个网络区域确定控制器位置；并从各控制器中选择一个作为控制中心，完成SDON网络控制器的部署。本发明在确保网络生存性的同时降低SDON的控制冗余，提高SDON的可靠性。

本发明授权基于机器学习的软件定义光网络控制器的部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的软件定义光网络控制器的部署方法，其特征在于，包括： S100、基于深度优先搜索策略，对SDON网络拓扑进行遍历，寻找该SDON网络中从任意起始节点到任意终止节点的所有可能路径，同时统计每条路径的传输延迟值； S200、设定延迟阈值，以作为延迟约束条件，筛选出满足延迟约束条件的路径作为可达路径；当两个节点之间仅有一条可达路径时，该条可达路径作为两个节点之间的控制路径；当两个节点之间存在多条可达路径时，选择延迟最小的可达路径作为控制路径； S300、构建SDON网络新的网络拓扑图，该新的网络拓扑图构建规则包括： （1）、以步骤S200获取的全部控制路径形成新的抽象链路； （2）、若和之间无可达路径，则将两个节点划分为不同区域下的节点，若和之间存在可达路径，则将两个节点划入相同区域，据此形成若干个网络区域； S400、为每个网络区域确定控制器位置；具体为： S410、通过GCN模型获得网络拓扑的结构信息和节点特征，生成控制器部署的初始解； S420、将GCN生成的初始解作为启发式解，结合模拟退火算法优化最终控制器位置； S500、从各控制器中选择一个作为控制中心，用于协调各个控制器之间的工作，完成SDON网络控制器的部署。

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