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任务调度 策略 的生成方法及装置、存储介质、电子设备任务调度 策略 的生成方法及装置、存储介质、电子设备，涉及分布式计算技术领域，该方法包括：根据大模型所具有的原始模型层级结构，确定大模型的模型分区节点的节点取值范围；根据模型分区节点以及节点取值范围，对原始模...面向云数据中心基于改进A2C算法的任务调度 策略 2025年 任务调度 算法存在有效经验利用率低造成训练成本高、状态空间维数不固定和维度较高导致学习震荡,以及策略 更新步长固定造成的收敛速度慢等问题。为解决以上问题,基于云数据中心场景构建并行任务调度 框架,并以时延、能耗和负载均衡为目标研究云任务调度 问题。在DRL算法A2C(Advantage Actor Critic)的基础上,提出了一种基于自适应状态优选和动态步长的云数据中心任务调度 算法(Adaptive state Optimization and Dynamic Step size A2C,AODS-A2C)。首先,使用准入控制和优先级策略 对队列任务 进行筛选和排序,提高有效经验的利用率;其次,将动态高维状态以自适应的方式进行快速优选处理,保持相对稳定的状态空间,避免训练过程中出现震荡问题;最后,使用JS(Jensen Shannon)散度度量新旧策略 的概率分布差异,并根据这种差异动态地匹配调整Actor网络和Critic网络的学习步长,从而将当前学习状态迅速调整为最佳值,提高算法的收敛速度。仿真实验结果表明,所提出的AODS-A2C算法具有收敛速度快、鲁棒性高等特点,相较于其他对比算法在时延方面降低了1.2%到34.4%,在能耗方面降低了1.6%到57.2%,并可以实现良好的负载均衡。关键词：云计算 任务调度 任务调度 策略 确定方法、装置、电子设备及存储介质任务调度 策略 确定方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取异质物联网中用户终端设备对应的目标应用，其中，目标应用中包括至少一个需要用户终端设备执行的目标任务 ；确定各个用户终端设备在每个交互轮，...云边协同集控系统中的任务调度 策略 及系统 任务调度 策略 及系统，属于物联网云边协同智能电网站点领域，解决了在动态变化的云边系统集控系统中的资源分配、任务 处理时效性的问题。主要采用方法如下：通过计算卸载任务 传输速率、传输时延、计算时...面向时敏网络的边端协同任务调度 策略 方法 任务调度 策略 方法，包括以下步骤：通过对时敏网络中的各类资源进行详细的评估，并建立资源模型，反映资源的动态变化和使用情况，本发明能够首先通过面向时敏工业业务的需求特点创建...云边协同集控系统中的任务调度 策略 及系统 任务调度 策略 及系统，属于物联网云边协同智能电网站点领域，解决了在动态变化的云边系统集控系统中的资源分配、任务 处理时效性的问题。主要采用方法如下：通过计算卸载任务 传输速率、传输时延、计算时...云-边-端协作网络中的细粒度任务调度 策略 2024年 任务 卸载及调度 方案大多计算过程复杂、易忽略任务 多属性及子任务 间可并行性等问题,设计了一种云-边-端协作网络中的细粒度任务调度 策略 。构建了一个涵盖云-边-端三层的网络架构并引入SDN(software defined network)来实现高效的网络信息管理和边缘负载均衡。提出了包含两种任务 服务模式(整体服务模式、分割服务模式)及三种执行机制(云执行、边执行、端执行)的任务调度 策略 :对于整体服务模式下的任务 ,设计了一个时延与能耗联合优化的优化问题来获取对应任务 的最佳执行机制;对于分割服务模式下的任务 ,利用改进的动态列表调度 方法设计了一种子任务调度 并行度最大化(subtask scheduling parallelism maximization,SSPM)算法来最大化分割后被调度 子任务 的并行度。在NS-3平台上进行仿真实验,仿真结果表明该策略 的性能表现优于其他对比方案。关键词：任务调度 分布式大数据存储的复杂任务调度 策略 2024年 任务 的定义、特点,并阐述常见任务调度 策略 ;其次,对复杂任务调度 策略 进行设计,涉及任务 树逻辑设计、任务 树调度 器设计和任务 控制块的设计与实现;再次,在此基础上,提出了结合遗传算法与模拟退火算法的调度 策略 ;最后,通过实验验证了所提调度 策略 的有效性,可为分布式大数据存储中的复杂任务调度 提供有益参考与解决思路。关键词：分布式 云边融合环境下的任务调度 策略 研究 算力网络分布式计算任务调度 策略 研究
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