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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本申请的实施例涉及任务调度技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的多边缘节点任务调度方法，该方法包括：通过有向无环图的表示方式对计算任务之间的逻辑关系进行形象化表示；其中，所述有向无环图中的任务节点表征所要执行的计算任务及其任务类型，所述有向无环图中的边用于表征各所述计算任务之间的执行顺序；计算各所述任务节点的优先级，并按照所述优先级对各所述任务节点进行拓扑排序，将各所述计算任务之间的执行顺序表示为一个线性序列；将所述线性序列输入至预训练的深度确定性策略梯度模型中，获取所述深度确定性策略梯度模型输出的各所述计算任务的调度策略，从而实现实时复杂的计算任务在边缘计算框架下的有效调度执行。
主权项：1.一种基于深度强化学习的多边缘节点任务调度方法，其特征在于，包括：通过有向无环图的表示方式对计算任务之间的逻辑关系进行形象化表示；其中，所述有向无环图中的任务节点表征所要执行的所述计算任务及其任务类型，所述有向无环图中的边用于表征各所述计算任务之间的执行顺序；计算所述任务节点的优先级，并按照所述优先级从高到低对各所述任务节点进行拓扑排序，将各所述计算任务之间的执行顺序表示为一个线性序列；将各所述计算任务按所述线性序列的顺序输入至预训练的深度确定性策略梯度模型中，获取所述深度确定性策略梯度模型输出的调度策略；其中，对于每一个所述计算任务而言，所述调度策略为进行本地执行或进行计算卸载。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于深度强化学习的多边缘节点任务调度方法
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