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龍圖騰網獲悉四川大學申請的專利一種基于大語言模型的自適應擁塞控制算法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120434187B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510937925.7，技術領域涉及：H04L47/12；該發明授權一種基于大語言模型的自適應擁塞控制算法及系統是由馮雯;姜少杰設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大語言模型的自適應擁塞控制算法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機網絡通信技術領域，公開了一種基于大語言模型的自適應擁塞控制算法及系統，應用于QUIC協議的網絡優化。該方法通過收集網絡狀態時間序列數據，包括往返時延、丟包率及吞吐量等，將其轉換為文本序列，輸入預訓練大語言模型預測最優擁塞控制參數α值，動態調整QUIC協議性能。采用監督學習或強化學習訓練模型，并通過模型蒸餾技術確保實時性。系統包括數據收集、預處理、LLM預測引擎、驗證及參數應用模塊。本發明利用大語言模型的智能預測能力，提升了QUIC協議在復雜網絡環境中的吞吐量與延遲表現，降低計算開銷，適用于視頻流媒體、在線游戲等高性能通信場景。

本發明授權一種基于大語言模型的自適應擁塞控制算法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的自適應擁塞控制算法，其特征在于，包括： 獲取網絡狀態時間序列數據集合；所述網絡狀態時間序列數據至少包括往返時延（RTT）、丟包率及吞吐量； 將所述網絡狀態時間序列數據轉換為文本序列；所述文本序列適于作為大型語言模型（LLM）的輸入； 將所述文本序列輸入至預訓練的大型語言模型預測引擎；所述大型語言模型預測引擎基于其學習到的模式識別與序列預測能力，預測并輸出當前網絡狀態下的最優擁塞控制參數α值；其中，所述擁塞控制參數α值用于調整QUIC擁塞控制算法的核心行為，以調整窗口增益速率或目標窗口大小；所述大型語言模型預測引擎通過監督學習進行訓練，包括： 構建包含網絡狀態文本序列與對應最優α值的標注數據集；所述最優α值通過網絡仿真或真實環境實驗，基于預定義的性能指標確定； 利用所述標注數據集對大型語言模型進行微調，使所述大型語言模型學習從網絡狀態文本序列到最優α值的映射關系； 所述大型語言模型預測引擎還通過強化學習進行訓練，包括： 將狀態（State）定義為文本化的網絡狀態序列；將動作（Action）定義為選擇或調整α值；將獎勵（Reward）定義為基于吞吐量、時延及丟包率的網絡性能指標計算的獎勵函數，所述獎勵函數Reward計算公式為： 其中，,,是權重系數，Throughout表示吞吐量，Latency表示時延，Loss_Rate表示丟包率； 通過與網絡環境或仿真環境的交互進行訓練，使所述大型語言模型學習最大化累積獎勵的α值選擇策略； 對所述大型語言模型預測引擎輸出的α值進行驗證；所述驗證旨在確保α值的有效性與安全性； 將通過驗證的所述α值應用于QUIC協議的擁塞控制器，動態調整所述擁塞控制器的擁塞控制行為，以優化網絡傳輸性能。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市武侯區一環路南一段24號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。