摘 要
随着智能物联网（AIoT）技术的快速发展，资源分配问题成为提升系统性能的关键挑战。针对传统资源分配方法在动态复杂环境下的局限性，本文提出一种基于强化学习的智能资源分配策略，旨在优化AIoT系统的能耗与任务处理效率。通过构建多智能体强化学习框架，结合深度Q网络（DQN）算法，该策略能够自适应地应对设备异构性和网络动态变化。实验结果表明，所提方法在降低能耗的同时显著提高了任务完成率和系统吞吐量，相较于现有方案具有更优的稳定性和收敛速度。此外，本文创新性地引入了优先级感知机制，使资源分配更加契合实际应用场景需求。研究结论为AIoT系统的设计提供了新思路，并验证了强化学习在解决动态资源分配问题中的潜力与优势。
关键词：智能物联网；强化学习；资源分配
目 录
一、绪论 1
（一）智能物联网与强化学习的背景意义 1
（二）资源分配策略的研究现状分析 1
二、强化学习在资源分配中的理论基础 2
（一）强化学习的基本原理与模型 2
（二）智能物联网环境下的资源特性 3
（三）理论框架对资源分配的支持 3
三、面向智能物联网的资源分配优化算法设计 4
（一）资源分配问题的形式化描述 4
（二）基于强化学习的优化算法构建 5
（三）算法性能评估与改进策略 6
四、实验验证与结果分析 6
（一）实验环境与数据集设计 6
（二）强化学习算法的实验对比分析 7
（三）实验结果对资源分配策略的启示 8
结论 8
参考文献 10
致 谢 11
