针对移动边缘计算中具有依赖关系的任务的卸载决策问题，提出一种基于深度强化学习的任务卸载调度方法，以最小化应用程序的执行时间。任务调度的过程被描述为一个马尔可夫决策过程，其调度策略由所提出的序列到序列深度神经网络表示，并通过近端策略优化（proximal policy optimization）方法进行训练。仿真实验表明，所提出的算法具有良好的收敛能力，并且在不同环境下的表现均优于所对比的六个基线算法，证明了该方法的有效性和可靠性。
2021-10-06 19:58:34
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针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种基于多种群协同进化的混合人工鱼群算法对模型进行求解.该算法采用多种群协同进化的思想提高单种群混合人工鱼群算法的搜索能力,并考虑对多目标再制造加工车间调度问题的适用性,最后以个体分散程度为指标更新Pareto解集中的最优解.仿真实验验证了所提出方法的可行性.
2021-10-04 17:22:04
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行业资料-电子功用-一种水电站群期末蓄能最大短期优化调度方法.pdf
2021-09-11 09:02:58
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行业分类-外包设计-FC交换机的数据传递路径选择方法、并行调度方法及装置.zip
2021-09-10 09:04:05
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