[发明专利]边缘计算环境中基于深度Q神经网络的工作流调度方法在审
| 申请号： | 202110074556.5 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112905312A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 俞东进;项媛媛;黄彬彬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明主要公开了在边缘计算环境中基于深度强化学习的工作流调度方法SAWS。本发明实施的主要过程是先把问题构建成马尔可夫决策过程，定义边缘计算环境中工作流调度问题所对应的奖励、状态和动作，然后根据工作流中任务结点的执行时长、传输时长和依赖情况计算任务结点的权重进行排序，再基于深度Q网络对任务结点的调度作出决策。SAWS策略的主要目标是在保障用户信息安全的前提下找到能使工作流的长期执行时延最短的任务调度策略。本发明通过Q神经网络的学习和决策在大大提升在移动边缘网络环境中工作流的执行效率的同时还保证了用户的信息安全。 | ||
| 搜索关键词： | 边缘 计算 环境 基于 深度 神经网络 工作流 调度 方法 | ||
【主权项】：
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