端边云架构下基于深度强化学习的依赖性任务卸载方法

本发明提出一种端边云架构下基于深度强化学习的依赖性任务卸载方法和装置，包括：获取待执行的应用程序，及用于执行应用程序的端边云架构物联网；提取子任务间的依赖关系，得到有向无环图，确定每个子任务的优先级，并生成包含所有已就绪任务的队列；在时间间隙内，采集终端设备、边缘服务器和云服务器的计算资源构成系统信息；获取当前待执行的子任务的任务信息；融合系统信息与任务信息，构建状态空间；基于状态空间，使用优势动作评论模型评估各卸载策略的性能指标，以生成任务卸载决策。本发明提出的技术方案在不同场景下对比其他卸载算法具有更好的收敛性和稳定性，且具有更低的成本。