邊緣計算技術是賦能工業控制等高實時、高可靠應用的關鍵支撐技術，通過將計算資源部署于終端設備附近，可為工業現場提供豐富的算力資源，有效降低任務傳輸和處理時延。然而，由于終端設備上承載的任務異構多樣，而無線網絡的通信資源嚴重受限，易導致任務遷移過程中的計算資源搶占和無線網絡擁塞。
中國科學院沈陽自動化研究所工業5G團隊提出了數字孿生驅動的異構任務及資源的端邊協同調度方法。相關研究成果以Digital Twin-Driven Collaborative Scheduling for Heterogeneous Task and Edge-End Resource via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning為題，發表在IEEE Journal on Selected Areas in Communications上。
該研究采用數字孿生技術，對感知/控制等異構任務、CPU/GPU等異構算力資源、信道/功率等異構通信資源進行了虛擬化建模。在充分考慮異構任務的截止期要求、端邊設備的計算類型和處理能力、數字孿生的資源估計偏差、終端的最大發射功率和可容忍的峰值干擾功率基礎上，研究構建了一個任務處理時間最小化問題，提出了基于多智能體深度強化學習的端邊協同調度方法。這一方法通過離線的集中式訓練和在線的分布式執行，同步完成計算類型匹配、端邊任務劃分、算力資源分配和功率控制，實現異構任務及網算資源的端邊協同調度，滿足異構任務的多樣化需求。
研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金、遼寧省自然科學基金等的支持。
無線網絡的數字孿生模型
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