如何将电力物联网中多样化的任务动态、合理地部署在边缘节点,实现任务的高效执行是一个非常关键的问题.传统的方法往往采用静态、组合优化的方法进行服务部署,然而该方法不仅效率较低,同时也无法实现动态的资源调度.文章提出一种基于多智能体强化学习的动态资源调度方案,并提出值分解的方式来提升算法的效率.通过实验分析可以看出,提出的算法在不同场景下都可以取得最优的执行效率,同时也具有较好的可扩展性.
边缘计算 资源调度 强化学习 多智能体系统