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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2023-12-25
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117956041A
主分类号：H04L67/61
分类号：H04L67/61;H04L67/12;H04W4/44;H04W28/084;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的车联网边缘计算列表调度方法，该方法将机器学习与改进预测优先级任务调度算法相结合，将任务图分配给全连接的异构处理器，提前将一个任务及其最繁重的后续任务调度给最优的处理器，该方法包括任务优先级计算阶段；基于机器学习的任务排序阶段；处理器选择阶段。相较于现有技术，本发明可以最小化其计算和通信成本，在任务调度方面具有良好的性能。
主权项：1.一种基于机器学习的车联网边缘计算列表调度方法，其特征在于：主要包括以下步骤：步骤1、在车辆任务调度模型中，用户向处理器系统提交作业任务，每个作业都是由一定数量的具有依赖性的任务组成，然后任务进入等待队列；步骤2、定义应用程序模型，看作是由依赖任务节点和任务节点之间的连接边组成的；步骤3、给出静态任务调度问题定义，采用最早开始和最早完时间计算使得调度长度或完成时间最小化；步骤4、定义任务调度目标函数，即找到给定工作流的任务分配给处理器；步骤5、采用一种新的基于列表的改进预测优先级任务调度算法即IPPTS算法，用于将任务图调度到完全异构的处理器，以最小化最大完成时间；步骤6、采用机器学习算法即Q-Learning算法对IPPTS算法中的优先级值进行改进优化，获取最优任务顺序，以得到最小化完成时间的任务调度顺序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于机器学习的车联网边缘计算列表调度方法
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