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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法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：CN119012236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411091404.6，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法是由唐伦;汪杰;侯强;蒲洲林;陈前斌设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法，属于移动通信领域。其包括：建立AMT‑DMG时空融合预测模型对VFN的资源需求进行预测，其中，通过基于注意力的多尺度时间卷积网络TCN和基于距离的多头图注意力网络GAT分别提取时空特征并融合得到VNF的资源需求预测结果；在训练过程中，将基于可信度加权的群体学习框架嵌入至预测模型中，通过共享每个VDT节点处的预测模型的训练参数加速训练模型的收敛；根据VNF资源需求的预测结果的采用多智能体近端策略优化算法求解出以最大化系统QoS为优化目标的迁移策略。本发明能在保证QOS要求约束下降低VNF的迁移概率，有效降低迁移所需成本以及网络能耗。

本发明授权一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1、构建数字孪生辅助的VNF资源预测和迁移系统模型，其包括物理基础设施层、虚拟网络层和数字孪生网络层； S2、根据VNF资源预测和迁移系统模型建立端到端延迟模型、系统能耗模型、成本模型、均衡负载模型、信息年龄违规概率模型以及最大化系统QoS的优化目标； S3、建立AMT-DMG时空融合预测模型对VFN的资源需求进行预测，其中，通过基于注意力的多尺度时间卷积网络TCN和基于距离的多头图注意力网络GAT分别提取时空特征并融合得到VNF的资源需求预测结果；在训练过程中，将基于可信度加权的群体学习框架嵌入至AMT-DMG时空融合预测模型中，通过共享每个VDT节点处的AMT-DMG时空融合预测模型的训练参数加速训练模型的收敛； S4、根据VNF资源需求的预测结果的采用多智能体近端策略优化算法求解出以最大化系统QoS为优化目标的迁移策略； 在步骤S4中，包括以下步骤： S41：通过VNF的资源预测结果计算物理节点的CPU资源、存储资源以及带宽资源的资源利用率，筛选出需要迁移的过载或低负载VNF节点； S42：对于VNF的迁移，在满足端到端延迟和数字孪生体同步数据信息年龄限制的条件下对系统QoS进行最大化优化，其中，采用迁移成本、网络能耗和网络负载均衡三种指标来衡量系统的QoS； S43：采用多智能体近端策略优化的深度强化学习算法来解决VNF迁移问题，将每一个SFC作为一个智能体，以最大化系统的全局奖励为优化目标，得到最优的VNF迁移策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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