17、数字孪生、物联网与多目标强化学习在智慧城市监测与物联网中的应用

数字孪生、物联网与多目标强化学习在智慧城市监测与物联网中的应用

1. 数字孪生与物联网在智慧城市监测中的应用

1.1 场景考量的重要性

在智慧城市监测中，数字孪生与物联网的结合涉及多个关键场景，每个场景都有其独特的意义。以下是这些场景及其重要性的详细介绍：
| 场景 | 重要性 |
| — | — |
| 状态模型分析 | 减少每个时间步索引的误差 |
| 孪生通信 | 确定给定时间索引下的活动消息数量 |
| 监控非活动孪生体 | 为未成功的数据提供重传 |
| 成功率 | 分析创建的孪生体造成的数据丢失总数 |
| 消息传输数量 | 在传输特定数据之前对数据类型进行分类（聚类） |

1.2 模拟参数

为了确保模拟的准确性和有效性，需要考虑一系列模拟参数。以下是具体的参数要求：
| 边界 | 要求 |
| — | — |
| 操作系统 | Windows 8 及以上 |
| 平台 | MATLAB 和 Autodesk |
| MATLAB 版本 | 2015 及以上 |
| Autodesk 版本 | 2.0 及以上 |
| 应用程序 | 数字孪生的设计 |
| 数据集 | 网络中具有独特监测特性的无线传感器网络 |

1.3 场景详细分析

1.3.1 场景 1：状态模型分析

此场景使用时间步技术来跟踪数字孪生的精确状态表示，并使用聚类数据跟踪特定时间发生的每个误差。如果相关聚类数据在低误差条件下发送，则会为相应的孪生体分配奖励函数。通