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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于Tsallis-MAAC的网络切片资源分配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：CN121751257B 。

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：202610240265.1，技术领域涉及：H04W28/06；该发明授权基于Tsallis-MAAC的网络切片资源分配方法是由宋晓翔;宋晓勤;朱星玮;程剑;李广侠设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Tsallis-MAAC的网络切片资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Tsallis‑MAAC的网络切片资源分配方法，包括：获取各网络切片的实时状态特征及全局资源状态；计算各切片的动态优先级权重；基于动态优先级权重和参考策略构建具有非对称几何形态的Tsallis散度正则化项，其中优先级权重被映射为几何形态参数以调控策略约束敏感度；预测各切片的SLA违约风险概率，结合优先级权重与资源状态生成自适应正则化系数；将正则化项与自适应系数耦合得到总正则化损失，结合策略梯度目标构建总策略损失函数，据此更新并执行各切片的资源分配策略。本发明通过优先级驱动的几何约束与风险感知的自适应调节双通道协同，实现了差异化SLA保障下的精细化网络切片资源分配。

本发明授权基于Tsallis-MAAC的网络切片资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Tsallis-MAAC的网络切片资源分配方法，其特征在于，包括： 获取各网络切片的实时网络切片状态特征及资源池的全局资源状态； 基于实时网络切片状态特征，计算各网络切片的动态优先级权重； 基于动态优先级权重和预先维护的参考策略，构建具有非对称几何形态的第一正则化项；其中，动态优先级权重被映射为第一正则化项的几何形态参数，以调控第一正则化项对策略分布不同区域的约束敏感度； 基于实时网络切片状态特征预测各网络切片的SLA违约风险概率，结合动态优先级权重及全局资源状态，生成自适应正则化系数； 基于各网络切片的历史交互经验数据计算策略梯度目标，将第一正则化项与自适应正则化系数进行耦合，得到总正则化损失，并结合策略梯度目标构建总策略损失函数； 利用总策略损失函数更新各网络切片的资源分配策略，并基于更新后的资源分配策略执行资源分配； 第一正则化项为基于Tsallis相对熵定义的Tsallis散度正则化项； 将动态优先级权重映射为第一正则化项的几何形态参数，包括：将动态优先级权重映射为Tsallis散度的阶参数； 其中，阶参数决定了Tsallis散度正则化项对高概率动作区域与低概率动作区域的惩罚权重分布； 将第一正则化项与自适应正则化系数进行耦合，得到总正则化损失，包括： 采用逐切片乘法方式，将第一正则化项与自适应正则化系数相乘，得到总正则化损失； 通过乘法方式实现双通道优先级调制，其中，第一正则化项提供基于优先级的几何形态约束，自适应正则化系数提供基于优先级的幅值强度约束，两者共同作用以对不同优先级的网络切片施加差异化的博弈均衡引导； 总策略损失函数还包含香农熵正则化项； 香农熵正则化项基于当前策略分布的香农熵构建，用于提供无方向的策略探索激励，以防止策略分布过早坍缩。

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