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摘要
本发明公开了一种面向云-边-端场景的任务调度方法,包括以下步骤：步骤一,初始化DDQN神经网络的Q网络参数θ-1；步骤二,对任意一个接入点b,将所述接入点b的Q网络参数θ-i赋值给Q网络；步骤三,根据所述接入点b的状态s-i和接入点b的动作a-i进行训练并更新Q值；步骤四,确定使Q值最大的状态s-i作为目标状态；步骤五,将目标状态输入DDQN神经网络中,输出Pod选择部署在边缘服务器和云服务器的概率集；步骤六,选择概率集中概率最大值对应的动作的服务器作为目标部署服务器,将Pod部署在目标部署服务器上。本发明在满足系统负载均衡的条件下,以最大化吞吐量为优化目标,实现多维资源的合理分配。
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