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摘要：本发明公开了一种基于云边协同的智能算力资源调度方法，包括如下步骤：S1、将计算资源划分为云层、边缘层和终端层；S2、构建分层数据集；S3、使用图神经网络和Transformer模型构建并训练分层模型；S4、进行分层决策，确定第一任务执行层；S5、构建分片数据集；S6、使用生成对抗网络和混合注意力机制构建并训练分片模型；S7、任务分片优化，预测最优的任务分片方案；S8、得到任务分片集，任务分片集中的任务分片在第一任务执行层内优化执行，确定任务分片的第二任务执行层；S9、实时监控任务执行情况，收集执行数据并反馈给分层模型和分片模型，动态调整任务分配和分片策略。本发明采用云边协同的分层和分片调度方法，结合深度学习实现任务动态优化。
主权项：1.一种基于云边协同的智能算力资源调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将计算资源划分为云层、边缘层和终端层，所述云层、边缘层和终端层具有不同的计算能力和延迟特性；S2、收集云层、边缘层和终端层的资源使用情况和任务特性，构建分层数据集；S3、使用图神经网络和Transformer模型构建并训练分层模型；S4、进行分层决策，利用分层模型，根据实时任务特性和当前资源状态，确定第一任务执行层；S5、收集任务的分片情况、每个片段的执行时间、资源消耗和成功率，构建分片数据集；S6、使用生成对抗网络和混合注意力机制构建并训练分片模型；S7、任务分片优化，利用分片模型根据任务特性和资源使用情况，预测最优的任务分片方案；S8、根据任务分片方案对任务进行分片，得到任务分片集，任务分片集中的任务分片在第一任务执行层内优化执行，确定任务分片的第二任务执行层；S9、实时监控任务执行情况，收集执行数据并反馈给分层模型和分片模型，根据实时反馈，分层模型和分片模型动态调整任务分配和分片策略。
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