[发明专利]一种数字孪生资源分配方法及架构

说明书

本发明涉及一种数字孪生资源分配方法及架构。其方法部分主要包括：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。本发明提出数字孪生资源分配方法和架构，通过信息采集、信用计算、分配策略、奖惩机制的四大模块，从模型、用户信息匹配出发，到预测当前环境下模型输出，然后依据存储、网络、计算资源，对模型进行合理分配，最后通过验证该资源分配方案下模型的表现，对模型建立奖惩机制。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种数字孪生资源分配方法及架构。

背景技术

数字经济的发展需要信息技术和通信技术支撑，行业数字化转型需求也推动传统通信网络架构向“云网融合”架构演进。传统“物理设备加专业网管”模式构建的通信网络架构很难满足各行业“资源随需、管控灵活、安全可靠”的数字化转型需求。而且随着整个社会的信息化进程的不断发展，对网络时延、容量、带宽等需求也呈现快速增长的态势，传统网络面临着大规模、大容量的数据交换、处理等压力。

数字孪生源于CPS系统(Cyber-Physical Systems，信息物理系统)，CPS是集成物理环境、信息网络、运算的多维度复杂系统，经由控制、通信、计算机技术的深度融合及协作，完成自适应控制、全面感知与信息服务供应。其由多种元素组成，包含物理设备和数字组件组成的复杂网络。

但如何对用户需求进行准确度量，建立的合理的模型资源分配机制。如何让模型资源分配方案更加高效，如何让多个模型组合的更加合理。如何通过过往的模型使用情况，对当前时刻模型使用结果进行预测。当模型预测结果满足何种条件时，认为该模型或其组合方案适用于当前情形？以上种种均是有关如何在数字孪生领域合理的分配模型计算、传输、网络资源的问题。同样这也是整个业界都迫切想要了解的焦点问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种数字孪生资源分配方法及架构，方法包括信息采集、信用计算、分配策略、惩罚机制。当用户/需求有任务需要执行时，它将任务请求首先发给资源调用层，资源调用层构建LFM(Looking For Model),包含了用户的任务需求、资源开始时间和结束时间，并将LFM转发给各个模型。模型接收LFM，判断是否可以执行任务需求，如果可以，则模型计算出当前参数所需资源、准确性、时间等，构成信息标签反馈给资源调用层，否则忽略。资源调度层收集信息标签并计算对应模型的综合信用。根据分配策略选择合适模型，并执行模型。模型执行后将结果传给用户/需求，用户向资源调用层报告计算误差、时间等，根据实际模型使用信息与标签信息对模型信用进行奖惩、更新。

本发明实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种数字孪生资源分配方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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：