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摘要：本发明涉及一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，属于车联网技术领域。该方法在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，构建精确数字孪生体；基于所构建的数字孪生体，通过任务划分协同处理机制将车辆的计算任务部分卸载至路侧单元或资源空闲车辆进行处理；联合优化系统性能、卸载决策以及辅助车辆和路侧单元的计算资源，使数字孪生辅助边缘计算系统服务于车载计算任务处理的总时延和计算能耗加权总和最小；通过数字孪生辅助的多智能体分类的近端优化策略算法来求解所建立的联合优化问题，获得最优卸载决策。本发明能够实现对车联网中数字孪生体同步时延和任务卸载的优化，进而提升系统整体性能。
主权项：1.一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，其特征在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，利用分布式学习算法预测数据上传频率和路侧单元处的等待时间情况，解决数据偏差和不同步，以得到精确数字孪生体；基于所构建的数字孪生体，通过任务划分协同处理机制将车辆的计算任务部分卸载至路侧单元或资源空闲车辆进行处理；建立联合优化问题，联合优化系统性能、卸载决策以及辅助车辆和路侧单元的计算资源，使数字孪生辅助边缘计算系统服务于车载计算任务处理的总时延和计算能耗加权总和最小；通过数字孪生辅助的多智能体分类的近端优化策略算法来求解所建立的联合优化问题，获得最优卸载决策。
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百度查询： 重庆邮电大学 车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法
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