数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法

本发明公开了数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法，属于边缘计算技术领域；包括为：建立数字孪生辅助边缘网络的资源分配系统；确定卸载模式下计算任务所需传输时延及能耗；构建多智能深度强化学习模型；对多智能深度强化学习模型进行训练，利用训练好的训练多智能深度强化学习模型，实现资源分配策略。本发明通过建立服务缓存模块和任务卸载模块，实现任务处理时延和能耗的最小化；分别考虑MEC服务器和用户终端设备的状态空间，提升任务卸载成功率,显著降低了任务处理时延及能耗，进一步提高任务卸载和资源分配的准确性。