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摘要：本发明提供了一种云边协同算法编排方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对云边端多层计算资源进行结构化建模，构建多层次资源池和算法库。然后，通过资源使用预测和任务分解，实现算法与子任务的动态匹配。接着，基于负载演化和延迟模型，优化任务‑算法映射关系，形成初始编排策略。最后，结合深度强化学习和启发式优化，生成自适应算法编排优化策略，并通过实时执行结果进行动态调整和迭代优化。本方法通过结合多层次资源建模、动态资源预测、自适应任务分解和深度强化学习等技术能够实时感知并适应复杂多变的计算环境，显著提高了云边端多层次计算资源的利用率，有效平衡了系统负载，降低了任务处理延迟。
主权项：1.一种云边协同算法编排方法，其特征在于，所述云边协同算法编排方法包括：对云边端多层计算资源进行结构化建模处理，得到多层次资源池，并对与所述多层次资源池对应的算法进行分类映射处理，得到多层算法库；对所述多层次资源池中的资源使用数据进行预测处理，得到资源使用预测结果，并根据所述预测结果从所述多层算法库选择适用算法，得到候选算法集；根据所述资源使用预测结果和所述候选算法集，对计算任务进行分解处理，得到子任务集，并对所述子任务集进行算法匹配处理，得到任务-算法映射关系；根据所述任务-算法映射关系和系统负载状况，构建负载演化模型和延迟模型，并根据所述负载演化模型和延迟模型对所述任务-算法映射关系进行优化处理，得到初始算法编排策略；对所述初始算法编排策略进行深度强化学习训练和启发式优化处理，得到自适应算法编排优化策略；根据所述自适应算法编排优化策略对云边端进行算法调度执行，并根据执行结果对所述自适应算法编排优化策略进行动态调整和迭代优化处理。
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百度查询： 中网智通(深圳)技术有限公司 云边协同算法编排方法、装置、设备及存储介质
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