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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于MEC与数字孪生的空地网络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：CN119255263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411213724.4，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于MEC与数字孪生的空地网络优化方法及系统是由杜剑波;王嘉煊;卢光跃;姜静;朱国晖;王瑾;任德锋设计研发完成，并于2024-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MEC与数字孪生的空地网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于但不限于通信技术领域，尤其涉及一种基于MEC与数字孪生的空地网络优化方法及系统，利用深度强化学习的主策略网络和评论家网络进行智能体的学习与决策；初始化策略网络和评估网络的参数，并设置训练相关超参数；智能体根据当前策略与环境交互，执行动作并更新状态；利用经验回放缓冲区存储经验，并在达到容量时更新以保持最新的学习经验；采用损失函数计算和梯度下降法对主策略网络和评论家网络进行参数更新；定期进行目标网络中策略网络和价值网络参数的软更新，以确保学习稳定性；持续训练至策略收敛，随后应用该策略完成任务分配与轨迹规划。

本发明授权一种基于MEC与数字孪生的空地网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MEC与数字孪生的空地网络优化方法，其特征在于，利用深度强化学习的主策略网络和评论家网络进行智能体的学习与决策；初始化主策略网络和评论家网络的参数，并设置训练相关参数；智能体根据当前策略与环境交互，执行动作并更新状态；利用经验回放缓冲区存储经验，并在达到容量时更新以保持最新的学习经验；采用损失函数计算和梯度下降法对主策略网络和评论家网络进行参数更新；定期进行目标网络中主策略网络和评论家网络参数的软更新，以确保学习稳定性；持续训练至策略收敛，随后应用该策略完成任务分配与轨迹规划； 基于MEC与数字孪生的空地网络优化方法具体还包括： S101、初始化智能体的主策略网络和评论家网络的参数θj和ωj，目标主策略网络和评论家网络的参数和回合数MP，最大训练步数Tmax，初始化评论家网络和主策略网络对应的学习率α和β，折扣因子γ，初始化回放缓冲区大小W、mini-batch的大小N、和用于动作探索的噪声Ψt；初始化网络布局参数，包括UE数量I、无人机的数量J； S102、初始化智能体状态，智能体与环境交互，主策略网络根据当前策略生成动作； S103、智能体执行主策略网络生成的动作，获得奖励，并更新状态； S104、将经验元组存入经验回放缓冲区；当缓冲区达到容量上限时，通过覆盖最旧的经验数据来引入最新获取的经验； S105、更新主策略网络和评论家网络参数； S106、根据时间差分TD目标和评论家网络预测的价值函数计算评论家网络的损失函数，从经验回放缓冲区中抽取样本，采用梯度下降法更新目标主策略网络和评论家网络； S107、通过批量经验样本更新主策略网络和评论家网络的参数； S108、采用软更新机制实现目标网络中主策略网络和评论家网络的参数更新； S109、迭代训练直至算法稳定收敛，应用该策略于智能体，实现最优的任务分配和轨迹规划。

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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