Ojonukpe Sylvester Egwuche · Japie Greeff · Absalom El-Shamir Ezugwu · IEEE Access · 2025年1月

物联网网络中，传感器、网关和服务在不同层级互操作为终端用户提供服务。IoT设备数量增加且计算能力有限，需要资源高效的网络中间层任务处理。本研究利用深度强化学习智能建模卸载策略为马尔可夫决策过程，将IoT设备视为分布式决策代理，考虑环境动态进行卸载决策。为应对高维度问题实现最优策略，采用深度Q网络建模代理在动态环境中的交互。架构允许IoT边缘节点基于连接、资源可用性和邻近性向边缘服务器卸载任务进行本地决策。不同学习率、批次大小和内存大小的大量仿真显示，所提方案采用CNN近似器生成最优策略，相比传统...

解读: 该边缘计算卸载技术对阳光电源分布式能源物联网具有应用价值。阳光iSolarCloud平台管理大量光伏逆变器和储能设备，边缘侧需要智能决策任务分配。该研究的深度强化学习策略可应用于阳光SG逆变器的边缘AI单元，优化数据处理和上传策略。在大型光伏电站中，该技术可实现组串逆变器与汇流箱、边缘控制器的协同计...