学习型无死锁任务卸载算法

多目标协同优

结合强化学习感知与进化算法探索,在卫星边缘计算有限缓冲和数据依赖约束下同时优化时延、能耗与时间窗违背。

Ruipeng, Zhang · Feng, Yanxiang · 杨宜康 · 李晓玲 · 李恒年

IEEE Transactions on Network Science and Engineering 2024

技术优势

能修复死锁

通过 Petri 网寻找传输和计算可顺序执行的变迁序列,将死锁修正为可行方案。

修复代价小

死锁修正算法具有多项式时间复杂度,不会给调度过程带来显著额外负担。

多目标同时优化

同时最小化服务时延、能耗和时间窗违背,而不是只针对单一指标。

求解质量更高

在卫星边缘计算任务卸载问题上,优于现有最先进算法。

应用场景