本發明提供了一種分布式系統中的任務調度方法,通過將分布式系統中抽象的的任務、節點以及環境分別轉換成可計算的向量,便于計算;基于深度強化學習的訓練方法進行數據的訓練,可以有效的克服傳統語義訓練中的樣本不足、向量之間距離拉不開足夠距離導致效果不好的問題;通過對分布式系統進行具體情況的分析,設定出有助于選擇動作的回報函數,可以有效減少整個分布式系統的能耗和SLAV情況,有效提高系統性能;基于真實的數據集進行測試,并具有很強的泛化能力,可以適用于各種分布式系統中。
聲明:
“分布式系統中的任務調度方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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