少感知少存储:基于 MARL 的边缘物联网节能方案
网络与互联网体系结构
2025-10-27 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
随着物联网(IoT)设备数量的持续增长和应用场景的不断丰富,传感器数据量呈现爆炸式增长。然而,海量数据在计算和传输过程中需要消耗大量能量。为了可靠地覆盖存在故障隐患传感器的目标区域,冗余部署或移动辅助不可或缺。因此,在物联网运行过程中可能出现"蝴蝶效应",因为不合理的数据重叠会导致大量重复数据。为此,我们提出 Senses,一种面向边缘物联网的新型在线节能方案,其核心思想是在网络边缘采用多智能体强化学习(MARL)实现少感知与少存储。Senses 通过在传感器层面动态调整传感器覆盖范围来实现数据去重。对于无法改变传感器覆盖范围的特殊情况,Senses 在控制器层面进行数据分区并消除冗余数据。此外,在全局层面,考虑到物联网设备的异构性,Senses 在设备间均衡运行时长,以延长边缘物联网网络的整体运行时间。我们通过实验床测试和仿真评估了 Senses 的性能。结果表明,Senses 可节省控制设备 11.37% 的能耗,并将物联网设备网络的整体运行时间延长 20%。
引用
@article{arxiv.2510.21103,
title = {Sensing and Storing Less: A MARL-based Solution for Energy Saving in Edge Internet of Things},
author = {Zongyang Yuan and Lailong Luo and Qianzhen Zhang and Bangbang Ren and Deke Guo and Richard T. B. Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.21103},
year = {2025}
}