一种面向6G的跨域知识驱动网络智能调度系统及方法

本发明公开了一种面向6G的跨域知识驱动网络智能调度系统及方法。该架构包括跨域知识协同演进模块、网络闭环管理模块和多范式学习决策模块，其中跨域知识协同演进模块用于将网络状态拆解为环境域、网络域与用户行为域，通过图神经网络实现三域知识的在线增量融合，并基于知识蒸馏动态更新全局知识库；网络闭环管理模块用于构建“感知‑推理‑知识生成‑决策下发‑验证优化‑记忆检索”的功能闭环；多范式学习决策模块用于融合元学习、强化学习、联邦学习与自监督学习，实现策略的快速迁移与持续演进。本发明提高了网络数据吞吐量、故障恢复速度、流量预测精度、资源公平度、路径效率和任务成功率，适用于天地一体化、低空交通管控等复杂6G场景。