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申请/专利权人：派欧云计算(上海)有限公司

摘要：本发明公开了一种云边协同云游戏场景下的请求动态调度方法，包括：主节点判断接收到的业务请求类型，若为BE服务将请求转发云中心，云中心根据请求信息和边缘集群的节点状态构建图结构，利用图神经网络和A2C算法以最大化BE服务总吞吐量为目标获取BE服务调度决策，云中心将BE服务调度到目标边缘集群的工作节点上处理；若为LC服务，则对LC服务数量进行确认，根据数量和请求的服务类型建立不同的图结构，以最大化LC服务传输数量和最小化传输时延为目标，利用OR‑Tools生成分布式调度决策，主节点再将LC服务传输到对应的工作节点上。本发明保障了云游戏中LC服务请求的服务质量的同时对BE服务的吞吐量进行了长期优化。

主权项：1.一种云边协同云游戏场景下的请求动态调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，构建包括一个云中心和若干个边缘集群的云边集群系统，每个边缘集群均包括一个用于接收业务请求的主节点和若干个用于处理业务请求的工作节点；S2，每个边缘集群的主节点对接收到的所有业务请求的类型进行判断，若为BE服务则将请求转发至云中心，并执行步骤S6，若为LC服务则对该边缘集群的主节点所接收到的LC服务的数量进行确认，并执行步骤S3；S3，判断若是，基于节点状态和请求信息构建图结构否则，从接收到的所有LC服务中随机挑选出Qed-handle,b个请求构成第一请求集合剩余的LC服务构成第二请求集合依据服务类型对第一请求集合和第二请求集合中的服务分别构建图结构和图结构其中，表示边缘集群b的主节点所接收的待处理LC服务总数，Qed-handle,b表示边缘集群b中所有工作节点能处理的请求总数，k表示服务类型；S4，以最大化传输LC服务的数量并最小化LC服务的传输时延为目标构建LC服务的调度目标函数；S5，将步骤S4得到的调度目标函数和步骤S3得到的图结构和图结构输入OR-Tools求解器生成分布式调度决策，主节点根据分布式调度决策将LC服务传输到对应的工作节点上处理；S6，云中心根据接收到的所有BE服务的请求信息和边缘集群的节点状态构建图结构利用图神经网络对图结构进行编码得到编码后的特征向量；S7，将编码后的特征向量输入神经网络，利用A2C算法并以最大化BE服务的总吞吐量为目标作为奖励函数获取BE服务调度决策，云中心根据BE服务调度决策将BE服务调度到目标边缘集群的工作节点上处理。

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