简介： 本发明公开了一种微网群边缘调度与智能体轻量化裁剪方法，包括：构建包括电力终端和边缘设备的微网群，计算能力最强的边缘设备k中设有任务分配模型；设置总训练轮次、初始训练轮数，初始化每个电力终端的本地训练模型、稀疏度范围、本地训练模型的聚合权重、经验重放内存；电力终端基于深度强化学习方法对任务分配模型进行训练，并基于模型剪裁对本地训练模型进行剪裁，边缘设备k对训练后的模型进行聚合并更新任务分配模型；根据更新后的任务分配模型，并以最大化长期效益期望为目标预测资源分配策略；电力终端根据资源分配策略执行任务。本发明可以在保证决策准确高效的同时避免大量原始数据的传输、降低模型训练时传输的数据量和传输时延。