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申请/专利权人：北京师范大学珠海校区

摘要：本发明公开一种车辆边缘计算网络中的数字孪生迁移方法及终端，所述方法包括：获取由多个物理车辆、数字孪生和边缘车辆路边单元构成的车辆边缘计算网络，并根据所述车辆边缘计算网络建立所述车辆边缘计算网络中的延迟模型；根据所述延迟模型，建立通过控制所述数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移降低所述车辆边缘计算网络的延迟的数字孪生迁移策略；根据所述数字孪生迁移策略，控制所述数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移。本发明通过延迟模型获取降低车辆边缘计算网络的延迟的数字孪生迁移策略，有效减少数字孪生总体的迁移时间。

主权项：1.一种车辆边缘计算网络中的数字孪生迁移方法，其特征在于，所述车辆边缘计算网络中的数字孪生迁移方法包括：获取由多个物理车辆、数字孪生和边缘车辆路边单元构成的车辆边缘计算网络，并根据所述车辆边缘计算网络建立所述车辆边缘计算网络中的延迟模型；根据所述延迟模型，建立通过控制所述数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移降低所述车辆边缘计算网络的延迟的数字孪生迁移策略；根据所述数字孪生迁移策略，控制所述数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移；所述根据所述延迟模型，建立通过控制数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移降低所述车辆边缘计算网络的延迟的数字孪生迁移策略，具体包括：根据所述延迟模型，生成控制数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移的初始迁移策略；对所述初始迁移策略进行迭代优化获取所述数字孪生迁移策略；所述生成控制数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移的初始迁移策略，具体包括：获取通过控制数字孪生在所述边缘车辆路边单元之间迁移降低所述车辆边缘计算网络的延迟的专家策略；提取所述车辆边缘计算网络和所述专家策略的特征生成初始迁移策略；所述对所述初始迁移策略进行迭代优化获取所述数字孪生迁移策略，具体是，根据所述延迟模型，采用基于所述专家策略的策略梯度法对所述初始迁移策略进行迭代优化获取所述数字孪生迁移策略；所述基于所述专家策略的策略梯度法的损失为： ；其中，为优化策略的策略网络损失： ；其中，表示策略参数，表示在给定策略下采样轨迹的期望，表示给定状态时选择动作的概率的对数值，是优势函数，表示在给定策略的状态下执行动作相对于策略的平均表现的相对优势； 为优化策略的价值网络损失： ；其中，是t时刻的即时奖励，是用于控制未来奖励的相对重要性的折扣因子，是给定策略下，状态的价值估计，参数用于决定价值估计的具体形式；是在给定策略下，状态的价值估计；所述基于所述专家策略的策略梯度法的策略梯度为： ；其中，是权重参数，为策略网络的策略梯度： ；其中，为梯度算符，表示在给定策略下，通过状态分布采样状态，再按照策略采样动作之后的期望，表示对数似然的梯度，是在状态下关于策略参数的变化率，是优势函数，表示在给定策略的状态下执行动作相对于策略的平均表现的相对优势； 为专家策略的策略梯度： ；其中，为专家策略的重要性参数，是优势函数，表示在专家策略的状态下执行动作相对于策略的平均表现的相对优势。

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