本文提出了多种基于强化学习和图卷积神经网络的虚拟网络嵌入算法，旨在提高动态嵌入效率、降低资源碎片化，并增强安全性和灵活性。研究中介绍了FlagVNE框架、NEPA算法及MAD2RL方法，均在不同场景下表现出优越的性能，解决了网络资源分配和服务请求的挑战。