一种基于数字孪生的双时域切片资源管理与DT部署联合优化方法

本发明涉及一种基于数字孪生的双时域切片资源管理与DT部署联合优化方法，属于移动通信领域。针对车联网场景下用户需求差异大、数字孪生同步资源占用高导致的业务时延波动及服务质量下降问题，提出双时域分层优化框架：长时域采用基于Q值的深度迁移强化学习算法QDTRL优化数字孪生部署位置，降低同步时延与迁移成本；短时域通过多智能体近端策略优化算法MAPPO动态分配带宽及计算资源，结合需求增强因子调整高波动用户QoS权重。技术方案引入服务器负载动态定价机制，从完整度、负载贡献度及资源可信度量化数字孪生效用。本发明显著提升资源利用率，保障用户业务时延需求，实现数字孪生同步与切片资源分配的协同优化。