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移動邊緣計算是一種新興的分布式和泛在計算模式，其將計算密集型和時延敏感型任務(wù)轉(zhuǎn)移到附近的邊緣服務(wù)器，有效緩解了移動終端資源不足的問題，顯著減小了用戶與計算處理節(jié)點之間的通信傳輸開銷。然而，如果多個用戶同時提岀計算密集型任務(wù)請求，特別是流程化的工作流任務(wù)請求，邊緣計算環(huán)境往往難以有效地進行響應(yīng)，并會造成任務(wù)擁塞。另外，受任務(wù)負載、電力供給、通信能力的實時變化等不利因素的影響，邊緣服務(wù)器本身的性能總是處于波動和變化中，從而為保證任務(wù)執(zhí)行效能和用戶感知服務(wù)效率帶來了挑戰(zhàn)。針對上述問題，文中提出了一種基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）與概率性能感知杋制的邊緣計算環(huán)境多工作流調(diào)度方法。首先對邊緣云服務(wù)器的歷史性能數(shù)據(jù)進行概率分析，然后利用獲得的性能概率分布數(shù)據(jù)驅(qū)動DQN模型，不斷迭代優(yōu)化，生成多工作流的卸載策略。在實驗驗證環(huán)節(jié)，基于邊緣服務(wù)器伩置數(shù)據(jù)集、性能測試數(shù)據(jù)和多個科學(xué)工作流模板，在反映不同系統(tǒng)負載水平的多個場景下進行了模擬實驗。實驗結(jié)果表明，所提方法在多工作流執(zhí)行效率方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
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