基于软件定义网络的电网边缘计算资源分配 - 尚立; 蔡硕; 崔俊彬; 纪春华; 崔康佳; 李保罡 (电力系统保护与控制, 2021)
针对电网节点中边缘服务器资源受限问题,提出了一种基于软件定义网络的边缘计算框架.采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)强化学习算法对边缘服务器中的计算、存储资源进行合理分配.首先建立应用于电网中的基于软件定义网络的边缘计算模型,得到边缘服务器计算存储资源及任务时延的约束条件,分析得到需处理的MINIP问题.使用Tensorflow搭建仿真环境并执行强化学习算法,实现电网边缘节点对边缘服务器存储计算资源的最优利用.结果表明,强化学习算法中的回复值呈上升趋势,采用DDPG进行分配的系统总延时更低.