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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利面向数据中心网络的拓扑结构优化方法、装置及设备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：CN121750491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610241895.0，技术领域涉及：H04L41/12；该发明授权面向数据中心网络的拓扑结构优化方法、装置及设备是由王柄霖;王智华;龚春叶;冉春梅;刘汗;陈旭光;高翔;王硕设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向数据中心网络的拓扑结构优化方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种面向数据中心网络的拓扑结构优化方法、装置及设备。所述方法包括：构建基于图变分自编码器的连续潜空间表示模型。采用贝叶斯优化框架，通过采集函数迭代生成候选潜向量。候选潜向量解码为具体的候选网络拓扑结构，并集成大语言模型对其结构特征进行推理评估，获得低保真度评分。根据低保真度评分，筛选满足预设条件的候选网络拓扑结构，提交至高保真网络仿真器进行性能评估，获得高保真度性能指标。将评估结果反馈至贝叶斯优化框架，更新其对应的代理模型，以生成下轮迭代的候选潜向量，循环全流程优化过程直至满足预设的终止条件，输出优化后的网络拓扑结构。采用本方法能够对复杂网络拓扑结构进行高效且智能自动化优化。

本发明授权面向数据中心网络的拓扑结构优化方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向数据中心网络的拓扑结构优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将数据中心的网络拓扑结构形式化为无向图，并构建基于图变分自编码器的连续潜空间表示模型； 将数据中心的网络拓扑结构形式化为无向图，得到网络拓扑图结构，将离散的所述网络拓扑图结构编码为低维且连续的潜空间向量； 以最大化证据下界为目标，使用包含网络拓扑的数据集对图变分自编码器的编码器和解码器进行训练： 其中，为最大化证据下界，为期望函数，为离散的网络拓扑图结构，为图变分自编码器的解码器，为图变分自编码器的编码器，为潜空间，为超参数，为相对熵，为标准高斯先验； 所述编码器用于将所述网络拓扑图结构映射至潜空间； 所述解码器用于从所述潜空间向量重构网络拓扑图结构； 在所述潜空间表示模型中，采用贝叶斯优化框架，通过采集函数迭代生成候选潜向量； 对于每一轮迭代生成的所述候选潜向量解码为具体的候选网络拓扑结构，并集成大语言模型对所述候选网络拓扑结构的结构特征进行推理评估，获得低保真度评分； 根据所述低保真度评分，筛选满足预设条件的候选网络拓扑结构，提交至高保真网络仿真器进行性能评估，获得高保真度性能指标； 将评估结果反馈至所述贝叶斯优化框架，更新所述贝叶斯优化框架对应的代理模型，以生成下一轮迭代的候选潜向量，循环全流程优化过程直至满足预设的终止条件，输出优化后的网络拓扑结构。

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