申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;东南大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117742917A

主分类号：G06F9/48

分类号：G06F9/48;G06F9/50;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种网络系统中的动态任务分配方法和系统，用于对网络系统接收到的任务进行动态分配，包括构建由至少1个云服务器和与云服务器连接的m‑1个边缘服务器组成的端边云系统环境，并构建以边缘服务器任务负载差异程度和任务平均服务延时的加权平均值最低为目标的神经网络模型；端边云系统环境的输入采用神经网络模型输出的任务调度策略和当前时刻的任务状态，端边云系统环境的输出为下一时刻的任务状态和任务服务延时并作为所述神经网络模型的输入；基于深度强化学习算法，以随机生成的任务在线训练所述神经网络模型；以训练完成的神经网络模型对网络系统接收到的任务进行在线动态调度分配。

主权项：1.一种网络系统中的动态任务分配方法，用于对网络系统接收到的任务进行动态分配，其特征在于：包括构建由至少1个云服务器和与所述云服务器连接的m-1个边缘服务器组成的端边云系统环境，并构建以边缘服务器任务负载差异程度和任务平均服务延时的加权平均值最低为目标的神经网络模型；所述端边云系统环境的输入采用所述神经网络模型输出的任务调度策略和当前时刻的任务状态，所述端边云系统环境的输出为下一时刻的任务状态和任务服务延时并作为所述神经网络模型的输入；基于深度强化学习算法，以随机生成的任务在线训练所述神经网络模型；以训练完成的神经网络模型对网络系统接收到的任务进行在线动态调度分配。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;东南大学 一种网络系统中的动态任务分配方法和系统

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