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龙图腾网恭喜南京邮电大学;科派股份有限公司申请的专利数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119183136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411702576.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法是由许骏驰;周沂;朱远鹏;王宇翱;佘昊设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法，属于边缘计算技术领域；包括为：建立数字孪生辅助边缘网络的资源分配系统；确定卸载模式下计算任务所需传输时延及能耗；构建多智能深度强化学习模型；对多智能深度强化学习模型进行训练，利用训练好的训练多智能深度强化学习模型，实现资源分配策略。本发明通过建立服务缓存模块和任务卸载模块，实现任务处理时延和能耗的最小化；分别考虑MEC服务器和用户终端设备的状态空间，提升任务卸载成功率,显著降低了任务处理时延及能耗，进一步提高任务卸载和资源分配的准确性。

本发明授权数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法在权利要求书中公布了：1.数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：建立数字孪生辅助边缘网络的资源分配系统；所述资源分配系统包括网络模块、服务缓存模块、任务卸载模块以及数字孪生模块；步骤S2：根据建立的资源分配系统，确定卸载模式下计算任务所需传输时延及能耗；步骤S3：构建多智能深度强化学习模型；所述多智能深度强化学习模型包括状态空间、动作空间以及奖励空间；所述状态空间为用户终端设备和MEC服务器这两类智能体具有不同的状态空间，针对用户终端设备，定义当前计算任务的信息、无线信道状态、发射功率，针对MEC服务器，定义当前MEC服务器的计算资源、存储资源，表示如下： 其中，表示用户终端设备u的状态，表示MEC服务器n的状态；每个用户终端设备u的状态包括四个方面：其中，cu表示任务的总计算量，du表示任务的数据大小，pu,m表示发射功率，表示无线信道间干扰；MEC服务器的状态包括两个方面：其中，Zn表示MEC服务器存储空间，表示MEC服务器计算能力；所述动作空间包含MEC服务器缓存动作和用户终端设备卸载动作两个部分，动作空间表示如下：其中，表示缓存决策，表示卸载决策；所述奖励空间的系统奖励函数定义为： 其中，ζ为约束目标权重系数；为总任务完成延迟；为总任务完成能耗；步骤S4：对多智能深度强化学习模型进行训练，利用训练好的多智能深度强化学习模型，实现资源分配策略；所述多智能深度强化学习模型采用MASAC算法进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学;科派股份有限公司，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。