摘要
本发明公开了一种模块化功能扩展与动态任务调度的服务机器人系统,涉及机器人技术领域,包括如下具体步骤:步骤一、任务特征提取,步骤二、机器学习预测,步骤三、动态优先级计算,步骤四、启发式任务分配,步骤五、负载均衡调度,步骤六、任务执行与反馈,该发明中,利用机器学习模型预测任务的执行时间和资源需求,同时利用动态优先级计算、启发式任务分配以及负载均衡调度,计算出最优的任务调度方案。步骤一中,将任务分片然后通过并且计算再合并,可以降低计算复杂度,提高算法运行效率。步骤四中通过随机化操作以后进行多次迭代,逐步优化调度方案,从而提高调度方案的全局最优性,避免陷入局部最优解。
技术关键词
服务机器人系统
任务调度
动态
启发式算法
机器学习模型
资源利用率最大化
节点
优化机器学习
管理机器人
调参工具
参数
人工智能算法
机器人技术
预测误差
分片
通信模块
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