基于图神经网络的多目标路由优化

来源：计算机测量与控制杂志2026年第2期北京时间：

作者：范一哲,葛洪武,娄阳

单位：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：随着通信网络规模的不断扩大和业务需求的多样化，传统基于规则的路由优化方法已难以满足复杂网络环境下的性能需求，针对此问题提出一种基于图神经网络的多目标路由优化方法，将网络拓扑抽象为图结构，通过节点和边的特征信息进行学习，实现如时延、吞吐量和链路负载的多目标优化路由选择；针对传统方法中难以处理动态网络状态和非线性约束的问题，引入动态权重自适应机制以提升路由策略在不同网络状态下的自适应能力通过在仿真环境中构建不同规模网络拓扑；对比了GNN路由优化方法与Dijkstra算法、负载均衡算法和Q-learning算法的性能；实验结果表明，所提出方法在平均时延、吞吐量和负载均衡度方面均优于传统算法。

关键词：图神经网络, 多目标路由, 动态权重, 网络优化，网络自适应