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申请/专利权人：北京大学
申请日：2022-11-09
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118012580A
主分类号：G06F9/48
分类号：G06F9/48;G06F9/50;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明涉及一种基于强化学习和任务感知随机游走的深度学习任务调度方法和系统。该方法包括：生成任务序列；定序智能体接收任务序列中的任务状态作为输入，输出任务的调度优先级；定位智能体接收集群的状态作为输入，采用任务感知的随机游走算法为每个任务输出机器节点的放置优先级；所述定序智能体和所述定位智能体是采用强化学习算法训练得到的智能体，所述定序智能体和所述定位智能体之间进行信息共享和交互；根据定序智能体和定位智能体的输出决策对任务序列中的任务进行调度。本发明通过对两个智能体之间进行信息共享和交互，综合考虑了任务特点和集群的拓扑结构和状态信息，可以协助进行定序和定位决策。
主权项：1.一种基于强化学习和任务感知随机游走的深度学习任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：生成任务序列；定序智能体接收任务序列中的任务状态作为输入，输出任务的调度优先级；定位智能体接收集群的状态作为输入，采用任务感知的随机游走算法为每个任务输出机器节点的放置优先级；所述定序智能体和所述定位智能体是采用强化学习算法训练得到的智能体，所述定序智能体和所述定位智能体之间进行信息共享和交互；根据定序智能体和定位智能体的输出决策对任务序列中的任务进行调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 基于强化学习和任务感知随机游走的深度学习任务调度方法和系统
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