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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于车辆移动局部性特征的数字孪生体边缘协同准静态部署方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119789109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411991837.7，技术领域涉及：H04W16/22；该发明授权一种基于车辆移动局部性特征的数字孪生体边缘协同准静态部署方法及系统是由蒋丽;钟泽涛;刘浩贤;李嘉柱;伍世强;常乐;谢胜利设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车辆移动局部性特征的数字孪生体边缘协同准静态部署方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车辆移动局部性特征的数字孪生体边缘协同准静态部署方法。该方法包括有如下步骤，获取待部署区域的栅格化地图，对所述栅格化地图中的栅格进行第一次聚类，得到K个最终第一聚类簇；构建目标模型，得到优化目标；选择一个最终第一聚类簇，作为最终第二聚类簇；对所述最终第二聚类簇中的栅格进行第二次聚类，得到多个最终第三聚类簇；根据优化目标，利用模拟退火与粒子群优化算法，生成每个最终第三聚类簇对应的服务器分配方案；选择另一个最终第一聚类簇，作为最终第二聚类簇；重复直到所有最终第一聚类簇均被选择；将所有服务器分配方案整合，得到最终服务器分配方案。该方法能有效部署数字孪生体，资源开销小，配置成本低。

本发明授权一种基于车辆移动局部性特征的数字孪生体边缘协同准静态部署方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆移动局部性特征的数字孪生体边缘协同准静态部署方法，其特征在于，包括： S1：获取待部署区域的栅格化地图，对所述栅格化地图中的栅格进行第一次聚类，得到K个最终第一聚类簇； S2：构建车联网数字孪生体优化目标模型，得到数字孪生体部署优化目标； S3：选择一个最终第一聚类簇，作为最终第二聚类簇； S4：对所述最终第二聚类簇中的栅格进行第二次聚类，得到多个最终第三聚类簇； S5：根据所述数字孪生体部署优化目标，利用模拟退火与粒子群优化算法，生成每个最终第三聚类簇对应的服务器分配方案； S6：选择另一个最终第一聚类簇，作为最终第二聚类簇；重复步骤S4~S5，直到所有最终第一聚类簇均被选择； S7：将所有服务器分配方案整合，得到最终服务器分配方案； 第一次聚类包括： S101：获取栅格化地图，并作为聚类簇，形成聚类簇集合； S102：选择聚类簇集合中，聚类簇中直径最大的簇，作为第二聚类簇； S103：计算第二聚类簇中各个栅格与第二聚类簇中其他栅格之间的平均相异度，作为第一平均相异度；并对第一平均相异度进行排序，得到最大第一平均相异度的栅格，作为新的第一栅格； S104：计算第二聚类簇中各个栅格与第一栅格的相异度，作为第二相异度； S105：比较第二聚类簇中各个栅格的第一平均相异度与第二相异度的大小；若第一平均相异度大于等于第二相异度，则将该栅格添加到第四聚类簇中；若第一平均相异度小于第二相异度，则将该栅格添加到第三聚类簇中； S106：将第三聚类簇替换聚类簇集合中的第二聚类簇，第四聚类簇作为新的第一聚类簇，添加到聚类簇集合； S107：建立两个空的聚类簇，分别作为新的第三聚类簇和新的第四聚类簇；重复步骤S102~S106，直到聚类簇集合中聚类簇的数量为K，将聚类簇集合中的所有聚类簇作为最终第一聚类簇； 所述第二次聚类包括： S301：选取最终第一聚类簇中的栅格构建栅格稀疏图，形成栅格稀疏图矩阵；其中稀疏图的节点表示栅格；稀疏图的边表示栅格间的交通强度距离； S302：将所述栅格稀疏图矩阵和对应的栅格属性输入深层次特征模型，得到栅格深层次特征； S303：将所述栅格深层次特征进行软聚类，得到多个最终第三聚类簇。

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