一种基于云边协同的虚拟化数字孪生交通资源调度模型

本发明公开了一种基于云边协同的虚拟化数字孪生交通资源调度模型，旨在进一步提升交通系统的资源运作效率。该模型在充分利用数字孪生技术特点的基础上，以虚拟化的资源方式通过云边协同架构实现资源的高效运作，以适应各种交通复杂场景的按需调度。此外，为了进一步优化调度，本发明提出基于节点重要性策略的值分布策略梯度图深度强化学习模型，通过对关键节点及关系的深度学习以及对调度需求的适应性反馈，实现数字云边综合交通资源的高效协同与调度。实验结果显示，本文所提模型在多个方面均优于当前主流的资源调度模型。