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龍圖騰網(wǎng)恭喜長春大學申請的專利一種基于數(shù)字孿生的車聯(lián)網(wǎng)任務卸載與傳輸功率分配方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119095115B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411589471.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W28/08；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字孿生的車聯(lián)網(wǎng)任務卸載與傳輸功率分配方法是由李麗娜;王淑欣;胡春城;呂峻安;許一鳴;于清河;羅程;劉國幸;李念峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于數(shù)字孿生的車聯(lián)網(wǎng)任務卸載與傳輸功率分配方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的車聯(lián)網(wǎng)任務卸載與傳輸功率分配方法，包括如下步驟：步驟一、采集車輛和基站的位置，構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)及其數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)；步驟二、根據(jù)所述數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)：步驟三、根據(jù)所述優(yōu)化函數(shù)構(gòu)建深度確定性策略梯度模型，獲得最小化系統(tǒng)的總延遲下選擇的卸載設(shè)備、任務卸載比例和分配的傳輸功率。本發(fā)明具有保證任務及時完成的同時，最大化系統(tǒng)整體的吞吐量，并減少傳輸延遲的特點。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)字孿生的車聯(lián)網(wǎng)任務卸載與傳輸功率分配方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)字孿生的車聯(lián)網(wǎng)任務卸載與傳輸功率分配方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一、采集車輛和基站的位置，構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)及其數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)；步驟二、根據(jù)所述數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)： ； ；式中，為按任務卸載比例進行卸載過程中的總延遲，任務車輛的總數(shù)量，為服務車輛的總數(shù)量，為一個協(xié)同組內(nèi)的車輛總數(shù)量，為數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)中的基站數(shù)量，為最大可容忍延遲，為任務卸載比例，且，為第個服務車輛可提供的計算資源，為第個基站可提供的計算資源，為車輛的傳輸功率，且，是對車輛傳輸功率最大的約束條件，為第個服務車輛的可用計算資源最大的約束條件，為第個基站的可用計算資源最大的約束條件，需要卸載的任務車輛數(shù)；步驟三、根據(jù)所述優(yōu)化函數(shù)構(gòu)建深度確定性策略梯度模型，獲得最小化系統(tǒng)的總延遲下選擇的卸載設(shè)備、任務卸載比例和分配的傳輸功率；其中，所述深度確定性策略梯度模型的訓練過程包括如下步驟：步驟1、建立參與者網(wǎng)絡(luò)、批評者網(wǎng)絡(luò)、目標參與者網(wǎng)絡(luò)和目標批評者網(wǎng)絡(luò)；步驟2、將從環(huán)境中獲取當前時刻的狀態(tài)輸入?yún)⑴c者網(wǎng)絡(luò)，獲得時刻更新后的動作、下一個時刻的狀態(tài)和當前時刻的獎勵；其中，當前時刻的更新后的動作滿足： ；式中，為時刻更新后的動作，為參與者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為參與者網(wǎng)絡(luò)在給定狀態(tài)下產(chǎn)生的原始動作，為隨機噪聲；步驟3、將存儲于經(jīng)驗池中；步驟4、從所述經(jīng)驗池中隨機抽取一組時刻的狀態(tài)和時刻的動作輸入批評者網(wǎng)絡(luò)，獲得預期回報值；步驟5、將狀態(tài)輸入目標參與者網(wǎng)絡(luò)中，獲得對應的動作后，將狀態(tài)和動作輸入目標批評者網(wǎng)絡(luò)，獲得預測的目標回報值： ；式中，為經(jīng)驗池中取出的當前時刻的獎勵，是折扣因子，為目標參與者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為目標參與者網(wǎng)絡(luò)在狀態(tài)下輸出的動作，為目標批評者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為預測的回報值；步驟6、通過最小化損失值更新批評者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；其中，所述損失值滿足： ；式中，損失值，為每一小批的大小，為經(jīng)驗池中取出的當前時刻的狀態(tài)，為經(jīng)驗池中取出的當前時刻的動作，為當前批評網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為對應動作的預期回報值；步驟7、通過梯度上升法更新參與者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)： ；式中，為參與者網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新時的策略梯度，為參與者網(wǎng)絡(luò)關(guān)于參數(shù)的梯度，表示當調(diào)整參數(shù)時，生成的動作如何變化，為Critic網(wǎng)絡(luò)關(guān)于動作的梯度，表示在當前狀態(tài)下，值對動作的敏感度；步驟8、對目標參與者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和目標批評者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行更新： ； ；式中，為當前批評者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為目標批評者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為當前參與者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為目標參與者網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，為軟更新的比例因子，會使目標網(wǎng)絡(luò)的更新變得更加平滑和穩(wěn)定。

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