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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利区块链和数字孪生支持的D2D网络中边缘缓存优化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：CN119255306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411213718.9，技术领域涉及：H04W28/14；该发明授权区块链和数字孪生支持的D2D网络中边缘缓存优化方法及系统是由杜剑波;余镞汀;卢光跃;朱国晖;和煦;王瑾;梁思远设计研发完成，并于2024-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本区块链和数字孪生支持的D2D网络中边缘缓存优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信领域，公开了一种区块链和数字孪生支持的设备到设备网络中边缘缓存的优化方法及系统。通过联合优化内容放置和内容获取策略来最大化目标函数，该目标函数综合考虑了内容获取增益、网络生命周期和用户切换成本。本发明解决了无线网络中存在的网络寿命短、边缘缓存延迟长、成本高等问题。在本发明中，每个用户可以从自己的缓存缓冲区、通过D2D链接从其他用户或从内容服务器获取内容。数字孪生通过存储各用户的位置、估计处理能力和剩余能量等关键数据来监控网络运行状态。为了确保用户之间的交易安全可信，本发明使用区块链技术监督交易，并持续更新用户信誉值。针对动态网络下的复杂问题，本发明采用近端策略优化算法进行解决。

本发明授权区块链和数字孪生支持的D2D网络中边缘缓存优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种区块链和数字孪生支持的D2D网络中边缘缓存优化方法，其特征在于，所述方法应用智能体的actor和critic网络，采用深度强化学习方法进行决策；初始化策略actor网络和critic网络的参数，设置训练相关的超参数；智能体基于当前策略与环境互动，执行动作并进行状态转移；进行截断，计算预估回报和优势函数；更新actor网络和critic网络；重复训练，直至达到预定义的生命停止增长的条件，并使用训练好的策略进行内容放置和内容获取； 具体包括如下步骤： S101、初始化智能体的策略actor网络πa|s；θ及其参数θ，初始化critic网络Vωs及其参数ω，经验池最大回合数Tmax；初始化actor网络和critic网络对应的学习率μ和σ；初始化网络布局参数，包括用户数量I，内容数量F； S102、智能体与环境互动，收集有关当前状态st的信息，包括用户位置，估计处理能力和剩余能量； S103、基于当前状态st，利用旧策略网络πat|st；θold获得动作at，得到内容放置和获取策略； S104、智能体执行动作at，观察奖励rt，并获得下一时刻的状态st+1； S105、将交互的数据＜st,at,rt,st+1＞存储到经验池中，形成轨迹序列； S106、当轨迹到达截断长度T时，利用critic网络Vωs对终止状态进行评估，得到估计奖励Rt，然后，根据轨迹序列计算优势函数Ast,at； S107、从经验池中随机选择一组经验元组，每个元组包括状态st，动作at以及相应的奖励Rt； S108、选择的经验元组用于训练critic网络，在训练过程中更新critic网络的参数ω，使损失函数Lcriticω最小； S109、从经验池中随机选择一组元组，用于训练actor网络； S110、构造策略目标函数Lclipθ，使用梯度上升法更新actor网络的参数θ，使策略目标函数Lclipθ最大化； S111、继续迭代上述步骤，直到达到预定义的生命周期停止增长条件，在每次迭代中，智能体与环境接触，收集轨迹数据，并利用这些数据来调整actor网络的参数，从而不断完善策略，提高智能体的性能。

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西安邮电大学，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔区长安南路563号西安邮电大学；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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