摘要
本发明公开了一种计算机数字孪生辅助边缘网络的任务卸载系统,该系统含网络、通信、服务缓存与任务卸载模块。网络模块构建数字孪生边缘计算网络;通信模块划分基站带宽并计算传输速率;服务缓存模块决定基站缓存内容,提出动态缓存机制;任务卸载模块涵盖本地、基站(本地与协作)及核心网处理方式,计算相关能耗与延迟,优化任务完成情况。同时建立基于MAPPO的分布式联合资源优化算法,转化优化问题为马尔可夫决策过程,通过多智能体协作实现系统时延和能耗最小化,提升边缘网络资源利用效率。本发明有效降低系统时延和能耗,提升资源利用效率和任务处理性能,适应动态网络环境,显著优化系统性能和用户体验。
技术关键词
联合资源优化
数字孪生
卸载系统
终端设备
服务器
卸载策略
基站
多智能体协作
网络资源利用效率
网络模块
通信模块
算法框架
信道
缓存机制
计算机
动态网络环境
全局状态信息
定义
分布式学习