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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于車輛移動局部性特征的數字孿生體邊緣協同準靜態部署方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119789109B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411991837.7，技術領域涉及：H04W16/22；該發明授權一種基于車輛移動局部性特征的數字孿生體邊緣協同準靜態部署方法及系統是由蔣麗;鐘澤濤;劉浩賢;李嘉柱;伍世強;常樂;謝勝利設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于車輛移動局部性特征的數字孿生體邊緣協同準靜態部署方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于車輛移動局部性特征的數字孿生體邊緣協同準靜態部署方法。該方法包括有如下步驟，獲取待部署區域的柵格化地圖，對所述柵格化地圖中的柵格進行第一次聚類，得到K個最終第一聚類簇；構建目標模型，得到優化目標；選擇一個最終第一聚類簇，作為最終第二聚類簇；對所述最終第二聚類簇中的柵格進行第二次聚類，得到多個最終第三聚類簇；根據優化目標，利用模擬退火與粒子群優化算法，生成每個最終第三聚類簇對應的服務器分配方案；選擇另一個最終第一聚類簇，作為最終第二聚類簇；重復直到所有最終第一聚類簇均被選擇；將所有服務器分配方案整合，得到最終服務器分配方案。該方法能有效部署數字孿生體，資源開銷小，配置成本低。

本發明授權一種基于車輛移動局部性特征的數字孿生體邊緣協同準靜態部署方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于車輛移動局部性特征的數字孿生體邊緣協同準靜態部署方法，其特征在于，包括： S1：獲取待部署區域的柵格化地圖，對所述柵格化地圖中的柵格進行第一次聚類，得到K個最終第一聚類簇； S2：構建車聯網數字孿生體優化目標模型，得到數字孿生體部署優化目標； S3：選擇一個最終第一聚類簇，作為最終第二聚類簇； S4：對所述最終第二聚類簇中的柵格進行第二次聚類，得到多個最終第三聚類簇； S5：根據所述數字孿生體部署優化目標，利用模擬退火與粒子群優化算法，生成每個最終第三聚類簇對應的服務器分配方案； S6：選擇另一個最終第一聚類簇，作為最終第二聚類簇；重復步驟S4~S5，直到所有最終第一聚類簇均被選擇； S7：將所有服務器分配方案整合，得到最終服務器分配方案； 第一次聚類包括： S101：獲取柵格化地圖，并作為聚類簇，形成聚類簇集合； S102：選擇聚類簇集合中，聚類簇中直徑最大的簇，作為第二聚類簇； S103：計算第二聚類簇中各個柵格與第二聚類簇中其他柵格之間的平均相異度，作為第一平均相異度；并對第一平均相異度進行排序，得到最大第一平均相異度的柵格，作為新的第一柵格； S104：計算第二聚類簇中各個柵格與第一柵格的相異度，作為第二相異度； S105：比較第二聚類簇中各個柵格的第一平均相異度與第二相異度的大小；若第一平均相異度大于等于第二相異度，則將該柵格添加到第四聚類簇中；若第一平均相異度小于第二相異度，則將該柵格添加到第三聚類簇中； S106：將第三聚類簇替換聚類簇集合中的第二聚類簇，第四聚類簇作為新的第一聚類簇，添加到聚類簇集合； S107：建立兩個空的聚類簇，分別作為新的第三聚類簇和新的第四聚類簇；重復步驟S102~S106，直到聚類簇集合中聚類簇的數量為K，將聚類簇集合中的所有聚類簇作為最終第一聚類簇； 所述第二次聚類包括： S301：選取最終第一聚類簇中的柵格構建柵格稀疏圖，形成柵格稀疏圖矩陣；其中稀疏圖的節點表示柵格；稀疏圖的邊表示柵格間的交通強度距離； S302：將所述柵格稀疏圖矩陣和對應的柵格屬性輸入深層次特征模型，得到柵格深層次特征； S303：將所述柵格深層次特征進行軟聚類，得到多個最終第三聚類簇。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510080 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。