CIVIC：基于DRL的元宇宙中通过智能信用共享实现协同沉浸

元宇宙面临复杂的资源分配挑战，原因包括多样化的虚拟环境（VE）、数字孪生（DT）、动态用户需求和严格的沉浸需求。本文提出CIVIC（Cooperative Immersion Via Intelligent Credit-sharing，通过智能信用共享实现协同沉浸），一个新颖的框架，用于优化多个元宇宙服务提供商（MSP）之间的资源共享以增强用户沉浸感。与现有方法不同，CIVIC将VE渲染、DT同步、信用共享和沉浸感知配置整合到一个协同多MSP模型中。资源分配问题被表述为两个NP难挑战：一个是非协作设置下MSP独立运行，另一个是利用通用信用池（GCP）进行动态资源共享的协作设置。通过使用深度强化学习（DRL）来调整资源和管理协作MSP，CIVIC实现了12–36%更高的请求完成率、23–70%更高的满足率、20–60%更多的服务客户端，以及高达51%更公平地分配的请求，同时保持了具有竞争力的成本。大量实验证明了CIVIC在动态负载条件和意外需求激增下的韧性、适应性和稳健性能，使其适用于真实的分布式元宇宙基础设施。