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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要：本发明提出了一种边缘计算任务卸载优化方法及系统，明将整体任务分解成独立的子任务，并基于子任务之间的优先级关系和依赖关系，形成有向无环图DAG；随后利用Hermes算法初步生成任务卸载策略，考虑了子任务之间的关系，能够灵活的对多任务进行处理，Hermes算法在降低计算延迟和通信传输开销的情况下，形成初步卸载策略；然后基于强化学习进行进一步卸载优化，强化学习能够适应复杂的网络环境和计算资源的变换，综合考虑了当前的延迟、负载和计算资源多种指标，在网络和资源条件变化时能够动态地调整卸载策略，实现任务卸载的优化调整。
主权项：1.一种边缘计算任务卸载优化方法，其特征在于，包括：将当前待卸载任务进行任务分解，得到多个子任务，并将所得到的子任务基于优先级依赖关系形成有向无环图；基于所述有向无环图，以及每个子任务在不同节点的计算延迟和通信传输开销，在成本约束条件下，以待卸载任务的总延迟最小为目标，利用Hermes算法生成初步卸载策略；基于所生成的初步卸载策略，通过强化学习算法进行优化，得到优化后的卸载策略；其中，在所述强化学习算法优化中，基于子任务待分配节点实时的计算资源、负载情况以及子任务执行时间设定惩罚奖励函数；根据所述惩罚奖励函数进行实时动态优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 一种边缘计算任务卸载优化方法及系统
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