摘要
本发明提供了一种雾计算系统的调度决策确定方法及雾计算系统,该方法包括:步骤S102,获取雾计算系统运行过程中活跃任务在每个时间片的资源需求信息;步骤S104,将资源需求信息输入资源需求信息预测模型中,预测得到活跃任务在当前时间片的资源需求信息;步骤S106,获取上一时间片的调度决策,将当前时间片的资源需求信息、雾计算系统的结点资源信息及上一时间片的最优调度决策输入预先训练得到的性能评价模型中,得到系统性能度量信息;步骤S108,基于系统性能度量信息对上一时间片的最优调度决策进行优化,得到当前时间片的最优调度决策。本发明可以在较短时间内得到最优调度决策,提高了雾计算系统的计算性能。
技术关键词
决策
资源
度量
结点
空洞卷积神经网络
输入神经网络模型
拟牛顿算法
存储装置
样本
数据
能量消耗
矩阵
从容器
处理器
标记
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时间段
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