一种基于边缘计算的智能立库任务卸载方法及系统

本发明公开了一种基于边缘计算的智能立库任务卸载方法及系统，涉及移动边缘计算技术领域。该方法包括步骤：获取仓储系统运行数据和计算资源，确定待卸载的任务；基于待卸载的任务和计算资源构建任务卸载模型，其中，根据边缘服务器对服务程序的缓存决策构建服务缓存模型，根据通讯过程的传输能力构建通讯模型，根据边缘服务器算力和计算资源的动态分配构建计算模型；利用深度强化学习算法对任务卸载模型进行优化，得到最优卸载决策。本发明通过对服务缓存、任务卸载与协作以及计算资源分配进行联合优化，在长时间维度上联合优化智能立库系统的任务平均处理时延，同时进一步提升智能立库系统的实时性、可靠性和资源利用效率。