摘要
本申请涉及边缘计算技术领域,公开了边缘计算环境下动态资源分配方法:收集节点历史数据集、基于数据集训练负载预测模型、使用随机优化算法调整资源分配策略,并结合博弈论模型优化任务卸载和资源共享策略,以实现高负载场景下的资源调度最优化,确保任务实时性和系统效率;本发明还提供边缘计算环境下动态资源分配系统:资源状态模型生成模块,负载预测模块,优化控制模块,博弈决策模块,节点协作模块以及稳定性分析模块。本发明通过采用马尔可夫过程模型建模、LSTM神经网络负载预测、博弈论优化资源调度及Lyapunov稳定性理论,预测负载变化,优化资源分配与任务卸载,确保高负载下系统稳定运行,提升资源利用效率并满足实时任务需求。
技术关键词
动态资源分配方法
边缘计算环境
资源分配策略
博弈论模型
资源共享策略
动态资源分配系统
节点
LSTM神经网络
资源调度策略
边缘计算技术
算法
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