在人工智能與物聯網技術爆發的時代，移動邊緣計算(MEC)作為延伸云計算能力到網絡邊緣的關鍵技術，正面臨嚴峻挑戰。當前智能攝像頭、工業機器人等無線設備(WD)產生的計算密集型任務呈指數增長，而傳統云計算因通信延遲難以滿足實時性需求。盡管MEC通過將計算能力下沉到網絡邊緣基站(MBS/SBS)緩解了這一問題，但動態環境中多設備競爭資源、時變無線信道等復雜因素，使得實時任務卸載決策成為典型的NP難組合優化問題�，F有啟發式算法存在迭代效率低、無法適應拓撲變化等缺陷，而傳統深度強化學習(DRL)方法又難以有效捕捉設備間(D2D)的拓撲關聯性。

針對這一技術瓶頸，國內研究人員在《Cognitive Systems Research》發表的研究中，創新性地將圖神經網絡(GNN)與深度強化學習(DRL)相結合，提出GROO（Graph Reinforcement Learning-based Online Offloading）框架。該研究突破性地將MEC網絡建模為無環圖結構，其中無線設備與邊緣服務器作為節點，通信鏈路構成邊，利用GNN的消息傳遞機制捕捉網絡拓撲特征。通過設計包含任務需求、設備狀態和信道條件的多維圖狀態空間，將復雜的在線優化問題轉化為圖狀態遷移過程。實驗驗證該框架在動態環境下可實現毫秒級決策響應，較傳統方法顯著提升系統吞吐量。

關鍵技術方法包括：1) 構建包含無線設備、接入點(AP)和MEC服務器的異構網絡模型；2) 設計基于GNN的編碼器提取網絡拓撲特征；3) 采用深度Q網絡(DQN)算法進行離線訓練與在線微調；4) 建立包含計算負載、信道狀態和硬件配置的多維評估指標體系。

MEC網絡模型
研究將MEC系統抽象為三層架構：終端層（配備計算單元的WD）、接入層（AP中繼節點）和邊緣層（部署MEC服務器的基礎設施）。通過引入"二元任務卸載"策略，每個任務可本地執行或卸載至邊緣服務器，形成包含N個WD和K個AP的隨機幾何圖。

信息模型
定義四元組圖狀態：(1) 任務特征矩陣（計算量、數據量、截止時間）；(2) 設備狀態矩陣（CPU頻率、剩余電量）；(3) 信道增益矩陣（大尺度衰落與小尺度衰落）；(4) 鄰接矩陣（D2D通信關系）。實驗采用Rayleigh信道模型模擬時變特性。

計算模型
推導出關鍵性能指標：本地執行延遲T_loc=C_i/f_i（C_i為計算需求，f_i為CPU頻率），卸載延遲T_off=D_i/R_ij+C_i/f_j（D_i為數據量，R_ij為傳輸速率）。通過聯合優化二進制卸載決策和連續資源分配變量，最小化系統加權延遲。

圖強化學習框架
GROO的核心創新在于將GNN的歸納學習能力與DRL的序列決策優勢結合。GNN編碼器采用圖注意力機制(GAT)聚合鄰居節點信息，生成包含全局拓撲特征的嵌入向量。策略網絡則基于這些嵌入預測最優動作（本地/卸載），并通過延遲獎勵信號更新網絡參數。特別地，框架引入遷移學習機制，使預訓練模型能快速適應新拓撲。

實驗結果
在模擬的100節點MEC網絡中，GROO展現出顯著優勢：(1) 收斂速度較DROO算法提升40%；(2) 在設備隨機加入/退出的動態場景下保持0.98秒的穩定延遲；(3) 網絡規模擴展至500節點時，仍保持亞秒級響應，驗證了框架的可擴展性。消融實驗證實GNN模塊對性能提升貢獻率達62%。

該研究開創性地將圖表示學習引入邊緣計算優化領域，其理論價值體現在三方面：首先，提出的圖狀態建模方法為動態網絡優化提供了新范式；其次，GROO框架證明了GNN在捕捉設備間隱性關聯方面的獨特優勢；最后，遷移學習機制的引入解決了傳統DRL在新場景需重復訓練的痛點。實際應用中，該技術可顯著提升智能工廠、車聯網等低延遲場景的服務質量，為6G時代分布式智能奠定基礎。未來研究可進一步探索多智能體協作機制與能效聯合優化方向。