[发明专利]一种数字孪生资源分配方法及架构

权利要求书

1.一种数字孪生资源分配方法，其特征在于，包括：

分析需求，建立明确的需求指标；

计算模型的信用，预估模型的输出参数；

选择所有满足需求的模型组合方案以作为备选方案；

从备选方案中选出最优方案来实行，并根据模型实际使用情况建立反馈机制。

2.根据权利要求1所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述分析需求，建立明确的需求指标具体包括：

获取需求描述，包括传送、存储、计算、时间、误差率、信用；其中，传送、存储、计算类指标描述均包括最小值和最大值；时间类指标描述包括运行的开始时刻和结束时刻；误差率指标描述包括能接受的需求参数的最大计算误差；信用指标描述包括能接受的模型最小信用。

3.根据权利要求1所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述计算模型的信用，预估模型的输出参数包括：根据模型历史时刻输出参数评估模型当前环境下的输出，构建模型的信用标签；其中，构建模型的信用标签具体包括：

获取有关该模型所需传送、存储、计算方面的资源需求，若模型不需求其中任一资源，则该资源用0表示，若资源向量中有任一资源超过了模型当前可提供的资源，则认为该模型不适用当前网络环境；

获取模型在计算当前任务多个指标时的精确度，若理论上模型精度达不到任务所需要求，则认为模型精度在此网络环境下受限制；

当资源需求以及精确度均满足当前网络环境需求时，则计算模型此时的信用标签；其中，模型的信用标签与模型历史时刻的输入输出有关，通过模型历史时刻的输出输入关系，预测在当前网络环境状态下模型的输出，通过比较模型预测输出与任务需求差值，预估模型能满足任务需求的情况，也即求得模型的信用。

4.根据权利要求3所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述计算模型的信用时，既支持单个模型的信用计算，也支持多个模型组合的信用计算。

5.根据权利要求1所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述选择所有满足需求的模型组合方案以作为备选方案具体包括：

根据需求，将所有模型中只要输出结果有一个满足所需要求的，就将对应模型作为备选模型；

将所有备选模型随机排序，获取备选模型集合；

从第一个模型开始，每次从备选模型集合中删除该模型，判断剩余集合是否还满足任务计算结果需求，若还满足则继续重复删除过程，否则中止；

将最后不可再删减的集合作为备选方案，备选方案按照传送、存储、计算资源总和从小到大排列；

在备选方案中根据需求资源与用时需求，将所有备选方案做时间资源规划调整。

6.根据权利要求5所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述在备选方案中根据需求资源与用时需求，将所有备选方案做时间资源规划调整具体包括：

若模型的整合资源在传送、存储、计算任一方面总和大于需求所要求资源，则采用分步分时计算，否则同一时间计算；

采用分步分时计算时：将模型在超过需求所要求的资源上按照中心度从高到低排列；从第一模型开始作为第一时刻，从第一模型往后添加第二模型作为该时刻序列，依次类推，如果加上后一项，任一资源超过总和，则进一步判断：若去掉序列最后一个模型，加上该后一项模型，资源小于原序列资源总和则将最后一个模型替换成为该后一项模型，组成一个序列，原最后一个模型放入下一时刻。

7.根据权利要求6所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述将模型在超过需求所要求的资源上按照中心度从高到低排列时，若有多项资源超过需求所要求的资源，则选择超过最多的一项来进行排列。

8.根据权利要求1所述的数字孪生资源分配方法，其特征在于，所述从备选方案中选出最优方案来实行具体包括：

根据分配策略选择对比每个方案中模型占用资源与模型的信用度，选择占用资源最少，计算时间最少，信用度最高的方案作为最优方案来实行。