人工智能代理辅助的光通信系统自演化动态建模方法和系统
知识产权简介
本发明提出一种人工智能代理辅助的光通信系统自演化动态建模方法，将代理模型、不确定性量化和保真度调度等建模要素封装为可调用的标准化工具，通过经验记忆与策略优化驱动建模流程自主迭代演化，实现了可训练、可迁移、可复用的人工智能代理体系，在光通信系统中以更低样本预算获得更高建模精度和更优成本效益。
转化前景
本专利对应产品为一套面向光通信系统的"人工智能代理辅助自演化动态建模方法"，可服务于QoT建模、光性能监测、链路规划与优化等场景。其技术优势在于将采样、建模、评估、采集、保真度调度与诊断等建模要素工具化、标准化，并以大语言模型为推理内核构建"感知—规划—行动—反思—记忆"五模块代理架构，结合模仿学习与强化学习的两阶段训练，以及经验记忆驱动的策略蒸馏与沙盒化新工具自动生成机制，使建模流程具备可训练、可迁移、可复用与持续自演化的能力，显著降低了对专家经验的依赖。在性能上，本发明能够在更低样本预算与调用成本下获得更高的建模精度，跨保真度采样调度有效缓解了"高保真度成本过高、低保真度精度不足"的矛盾，并随任务积累不断提升规划效率与决策稳定性，展现出明显的自演化与持续优化能力。面向产业化，该成果可广泛应用长距离光纤传输网络的动态优化以及光通信数字孪生系统的构建，具有较强的工程落地价值与广阔的市场前景。