它可以将系统成本降低多达67.1%。
数值结果显示了提出的联邦DRL的有效性，与基准相比，通过利用物理对象的数字孪生模型来提高网络性能并降低通信成本，其中物理网络层使用被动反射链接卸载训练任务，我们提出了一个两层数字孪生边缘网络，为了解决这些问题，其中本地代理训练卸载决策， 数字孪生边缘网络提供了一种新的范式，将移动边缘计算（MEC）和数字孪生结合起来，数字孪生模型的构建需要强大的计算能力，全局代理优化边缘计算资源的分配和被动反射元件的配置。
来解决这个问题， ，数字孪生层建立数字孪生模型以记录物理组件的动态状态，。