在线学习任务调度算法

零约束违反

在任务时长和奖励分布未知时，同时满足吞吐量约束和截止时间中断机制，实现最优累积奖励。

刘青松 · 房智轩

2023

参数信息

约束违反

0

技术优势

零约束违反

算法保证始终满足吞吐量约束，无需事后惩罚或调整。

带截止时间中断

算法引入中断机制，终止超过截止时间的任务，避免资源浪费。

无需先验统计

算法在不知道任务完成时间和奖励分布的情况下在线学习。

应用场景

• 智能任务调度：用于未知环境下同时满足吞吐量和截止时间的动态调度。
• 生产调度：用于在不确定加工时间和严格期限下优化生产吞吐量。
• 机器人任务规划：用于机器人任务分配中处理未知执行时长和截止时间。