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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明涉及边缘网络领域，更具体地，涉及移动边缘网络动态AOI感知数字孪生部署方法及系统。其中方法包括：获取当前时间下系统拓扑、相关环境参数以及移动设备的移动轨迹信息，构建网络系统模型；然后建立数字孪生模型；设计Actor‑Critic强化学习网络；初始化网络系统模型，进行数字孪生模型的部署，并结合AOI技术通过多轮迭代训练Actor‑Critic强化学习网络，不断Actor‑Critic强化学习网络参数，直至Actor‑Critic强化学习网络收敛，得到收敛后Actor‑Critic强化学习网络，根据收敛后Actor‑Critic强化学习网络完成部署。本发明通过收敛后Actor‑Critic强化学习网络实现了实时动态环境下的资源优化分配，最大化资源利用率和最小化AoI，从而进一步提升了部署性能。
主权项：1.移动边缘网络动态AOI感知数字孪生部署方法，其特征在于，包括：S1：获取当前时间下系统拓扑、相关环境参数以及移动设备的移动轨迹信息，基于当前时间下系统拓扑、相关环境参数以及移动设备的移动轨迹构建网络系统模型；根据网络系统模型建立数字孪生模型；S2：设计Actor-Critic强化学习网络；S3：初始化网络系统模型，进行数字孪生模型的部署，并结合AOI技术通过多轮迭代训练Actor-Critic强化学习网络，不断Actor-Critic强化学习网络参数，直至Actor-Critic强化学习网络收敛，得到收敛后Actor-Critic强化学习网络执行步骤S4；S4：根据收敛后Actor-Critic强化学习网络完成部署。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 移动边缘网络动态AOI感知数字孪生部署方法及系统
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