Proximal policy optimization-based task scheduling for cloud-edge environments using independent learning agents

2026-09-05

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AI

DOI：10.1016/j.future.2026.108785

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摘要

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云边计算为多智能体系统中的资源管理和任务调度引入了关键挑战，传统技术无法动态适应，导致性能和资源利用率次优。本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的方法，用于多智能体云-边环境中的实时自适应调度。