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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于移动边缘计算领域，具体涉及一种基于深度强化学习的物联网数字孪生边缘部署方法；该方法包括：构建移动边缘计算网络模型；基于移动边缘计算网络模型，计算用户获得查询结果AoI的效用增益；根据效用增益构建传感器的数字孪生部署问题；将传感器的数字孪生部署问题转化为马尔可夫决策过程；采用深度强化学习算法求解马尔可夫决策过程，得到最佳数字孪生部署方案；本发明能快速适应物联网中用户动态变化的环境，能够快速灵活地从动态环境中获取最优的部署方案，使传感器的数字孪生始终能给用户提供新鲜的查询数据。
主权项：1.一种基于深度强化学习的物联网数字孪生边缘部署方法，其特征在于，包括：S1：构建移动边缘计算网络模型；S2：基于移动边缘计算网络模型，计算用户获得查询结果AoI的效用增益；S3：根据效用增益构建传感器的数字孪生部署问题；S4：将传感器的数字孪生部署问题转化为马尔可夫决策过程；S5：采用深度强化学习算法求解马尔可夫决策过程，得到最佳数字孪生部署方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于深度强化学习的物联网数字孪生边缘部署方法
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