摘要：随着物联网和智能终端的快速发展,传统集中式信息处理架构难以满足低时延、高带宽及隐私保护等应用需求。边缘计算作为新型分布式计算范式,在靠近数据源的位置部署计算与存储资源,有效缓解了中心节点的计算压力。本文围绕边缘计算架构下的信息处理流程与分布式决策优化问题展开研究,提出了一种融合层次协同处理与博弈学习机制的优化框架,在保证系统响应效率的同时,实现了多节点间协同与资源高效利用。实验结果表明,所提方法在决策精度、延迟控制和资源分配公平性方面均优于传统方案,具有良好的推广价值。

　　关键词：边缘计算；信息处理；分布式决策；博弈优化；系统协同

　　0引言

　　随着新一代信息技术的广泛应用,智慧城市、工业物联网与车联网等场景对计算时效性、服务可靠性及数据安全性提出了更高要求。传统以云计算为核心的集中式架构在实际部署中暴露出带宽瓶颈、响应延迟高与数据隐私风险等问题,难以满足边缘环境下的动态需求。边缘计算通过将计算资源前移至数据源附近,实现低时延、高带宽的数据处理,成为支撑分布式智能系统的重要技术路径。

　　尽管现有研究在数据卸载、缓存分发等方面取得了一定成果,但对信息处理链中分布式决策机制的研究仍显不足。鉴于边缘节点间资源耦合与状态关联特征显著,本文构建了一套集信息感知、推理决策与闭环反馈于一体的优化体系,旨在提升边缘计算环境下的系统响应能力与协同智能水平。

　　1系统模型与问题建模

　　1.1信息处理流程建模

　　在典型的边缘计算环境中,多个终端设备（如智能摄像头、传感器、车载终端等）持续产生日益增长的原始数据流。为避免将全部数据上送至云端,系统通常部署多个边缘节点用于本地处理,并进行边缘计算。所谓边缘计算是指利用网络边缘节点（基站、边缘网关等）和终端设备提供计算、存储的能力,使得部分数据和任务能够在靠近数据源的设备上被处理[1]。而每个边缘节点具有独立的计算资源池、缓存能力和通信接口,可根据任务属性和节点状态自主调度处理任务。

　　为了确保模型的实际部署能力,本文以典型边缘计算框架EdgeX Foundry为基础,构建任务模拟平台。数据来源包括工业设备状态流与城市交通视频流,具备真实负载特征和任务异质性,保障建模过程与工程实际高度一致。

　　1.2分布式决策建模

　　边缘节点在处理任务时并非独立运行,而是受到相邻节点资源状态与行为策略的显著影响,呈现出“弱耦合、多智能体”的系统特性。为了避免资源带来恶意占用,并保证边缘节点处理质量,网络服务系统要采取有效的防护机制[2]。为此,本文将边缘节点之间的任务调度与资源分配建模为非合作博弈问题。

　　设系统中共有N个边缘节点,任一节点Ej的行为

　　策略记作xj∈Χj,其优化目标为最小化本地综合成本函数fj(xj,x-j),如式（2）所示：

　　2协同优化机制与算法设计

　　2.1分层协同架构设计

　　为提升任务处理效率与系统响应能力,本文构建“边—雾—云”三层分布式架构。其中,边缘层部署在靠近数据源的位置,直接处理延迟敏感任务；雾层作为中间协调节点,具备较强计算能力,可进行局部任务调度、状态融合与模型缓存；云层则承担全局策略优化与复杂模型训练。

　　三层结构之间通过状态向上传递、模型向下推送以及任务协同分发实现全流程联动,增强系统的可扩展性与鲁棒性。边缘节点根据实时负载与任务特征,选择本地处理、邻居协同或上层卸载等策略,并将处理状态回传至雾/云平台进行汇总优化。具体结构如图2所示,明确了各层职责边界与信息流动路径。

　　2.2博弈学习算法优化

　　移动边缘计算在移动网络的边缘给应用程序开发者和内容提供商提供云计算能力和IT服务环境,具有高宽带和低延迟的特点,应用程序可以在该环境中实时访问无线网络信息[3]。但由于边缘计算场景中节点自治性强、状态信息分布广泛且不可完全共享,集中式优化策略难以直接适用[4]。为此,本文引入基于强化学习的近似博弈优化算法Reinforced Nash Learning（RNL）,以解决多智能体策略协同与自适应均衡问题。

　　RNL算法视每个边缘节点为理性参与者,通过局部观测与历史回报训练自身的行为策略,无需中心协调即可逼近纳什均衡。具体流程如下。

　　（1）策略初始化：每个节点根据资源状态设定初始调度策略；

　　（2）状态感知：周期性感知邻居节点状态（如带宽占用、队列长度等）；

　　（3）价值评估：通过局部回报训练Q函数,更新行为价值；

　　（4）策略选择：依据最大期望收益输出动作,并同步邻域协同信息。

　　上述过程的策略迭代核心描述如式（5）所示：

　　算法在状态不完全与通信受限条件下依然表现出良好的收敛性与适应性,适合异构分布式边缘系统中的资源调度问题。

　　3仿真实验与性能分析

　　为验证所提分布式优化方法的有效性,本文在NS-3与EdgeSim协同仿真平台上构建了一个异构边缘计算环境。实验场景模拟典型城市智能监控系统,包括多个接入点、异构边缘节点与任务负载源,覆盖低延迟任务（如视频分析）与中等复杂任务（如行为识别）的混合处理需求。

　　系统中包含12个边缘节点,分别配置不同的CPU主频（1.2~2.6GHz）、通信带宽（50~200Mbps）和初始能耗阈值（10~50Wh）,以模拟实际工业部署环境中的节点异构性与资源不均。

　　3.1实验指标与对比方法设置

　　为评估所提RNL方法在边缘计算环境中的调度性能与协同效果,本文设定四项核心指标：平均决策延迟（ms）衡量任务响应速度,单节点能耗（W）反映资源调度下的能耗水平,任务成功率（%）评估调度可靠性,策略收敛轮数用于度量学习算法的稳定性与收敛效率。

　　为验证算法效果,设置两种典型对比方法。基准方法A为静态最短任务优先策略,简单易实现,但缺乏全局适应性；文献方法B采用集中式深度强化学习（Centralized DQN）,虽具优化能力,但通信代价高、拓展性差,该算法只能用于离散动作[5]。本文方法RNL融合博弈均衡与局部强化学习,支持边缘节点自主策略优化,具备更强的适应性与工程可部署性。

　　3.2实验结果与分析

　　实验结果如图3和表1所示,分别从指标维度和策略维度对比不同方法的系统表现。

　　从图3可见,RNL方法在平均延迟与能耗方面均显著优于对比方法,体现出其对动态资源状态的自适应能力。同时,公平性指标接近最优,说明其能在多节点资源差异条件下实现任务分配的均衡性。

　　此外,RNL算法在策略学习过程中表现出更快的收敛速度,平均在28轮内达到稳定策略分布,明显快于集中式方法B的42轮,验证了其在有限通信与异构状态条件下的可部署性与实用性。

　　通过与现有方法的横向比较,RNL具备良好的低延迟调度能力与能耗控制能力,适合部署在对响应时效要求高、设备资源有限的场景中,如智慧城市交通节点、工业边缘感知平台与环境监测系统等。其分布式博弈框架无需中心协调,具备良好的可扩展性和抗失效能力,支持未来向多区域、跨平台异构系统扩展。

　　4结语

　　本文针对边缘计算架构中的信息处理流程与分布式决策问题,提出了一种融合层次协同处理与博弈学习机制的优化框架。通过引入Reinforced Nash Learning算法,系统在面对复杂节点依赖关系与动态任务需求时,依然能够保持良好的响应性能与资源利用率。

　　未来研究可从以下几个方面拓展：一是考虑节点间链路失效与不确定性引入的鲁棒性优化；二是引入大模型驱动的语义感知机制提升任务推理智能；三是结合联邦学习构建隐私友好型协同处理框架,进一步拓展边缘智能的应用边界。

参考文献

　　[1]刘东.边缘计算核心基础平台关键技术研究及应用[D].成都:电子科技大学,2024.

　　[2]周祺濠.面向物联网的分布式安全机制及关键技术研究[D].北京:北京邮电大学,2023.

　　[3]钟盛德.基于马尔科夫决策过程和区块链的边缘计算卸载关键技术研究[D].南宁:广西大学,2022.

　　[4]刘书梦.面向信息新鲜度保障的更新调度与资源分配方法研究[D].北京:北京交通大学,2023.

　　[5]陈潇潇,周云海,张泰源,等.基于深度强化学习的有源配电网实时电压控制策略[J].三峡大学学报,2024,46(1):76-84.