一种基于分布式深度神经网络的工业物联网边缘计算卸载方法及系统

本发明公开了一种基于分布式深度神经网络的工业物联网边缘计算卸载方法及系统，本发明的卸载方案如下：首先，引入注意力机制优化任务的特征矩阵，将优化后的任务特征传输到多层深度神经网络DNN中并行生成卸载决策集，为每个任务分配资源；在初步选择了待卸载任务后，根据任务优先级和截止时间，在资源分配阶段优先保障高优先级任务的计算资源。对于计算量较大或优先级较高的任务，本发明使用缓存策略进行决策存储，以优化后续相似任务的卸载和资源分配过程，从而实现了大规模、多任务环境下高效、低延迟的任务卸载。同时，本发明在每个卸载时隙中利用分布式缓存更新机制，持续优化卸载决策精度，提升了卸载的效率和系统的整体稳定性。