基于增量强化学习的智能建筑调度算法、存储介质及设备

本发明公开了基于增量强化学习的智能建筑调度算法、系统及介质，笨方法首先用有向无环图对任务进行建模，利用DAG结构的部分变化来反应任务的变化；其次，引入图神经网络学习DAG的深层次结构和动态特性，为任务调度提供实时更新的依赖关系信息；最后，面对动态变化的环境，将增量学习与深度强化学习相结合，快速自适应环境的实时变化以及依赖任务的动态变化，在原先的调度策略上进行调整做出最优的调度决策，确保降低能耗的同时实现多目标优化。