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本发明公开了一种基于元强化学习的边缘计算自适应任务编排调度方法，本发明利用原始策略梯度来处理高维且复杂的任务编排调度问题，通过元强化学习算法赋予模型快速适应动态环境的能力，基于概率分布和可用性数组来选择目标服务器，避免了将任务编排调度到异常服务器；同时克服了应用元强化学习时的动态环境敏感性，提高了方法整体的鲁棒性。本发明与现有技术相比，降低了任务失败率和任务完成时间，提高了系统稳定性，实现了负载平衡并且能够更好地适应动态的边缘计算环境，从而提高服务质量。有效地解决了大多数智能编排调度算法训练数据
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118093141A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410402563.7G06N3/092(2023.01)
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