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本发明涉及边缘计算技术领域，具体公开了一种用于嵌入式边缘计算系统的信息处理方法，方法包括系统状态数据采集、决策模型构建、信息生命周期分析、奖励函数设计和持续优化。本方案采用分层多智能体强化学习架构，将联合优化问题分解为上层全局配置优化和下层分布式资源分配，通过中心化训练与分布式执行框架实现多智能体的高效协作，并设计自动设备迁移机制，确保系统的高可用性；构建完整的信息生命周期分析模型，明确信息生命周期的起始点、终止点、阶段组成、平均值计算方法以及重传延长机制，并将其与决策模型的奖励函数和约束条件相融合，实现对信息新鲜度的精确量化与系统级优化控制，确保分析与优化的聚焦性和可操作性。