一种优化I/O性能的移动设备资源调度方法

本发明提供了一种优化I/O性能的移动设备资源调度方法，包括：用于执行移动设备资源调度决策的强化学习模型，采用原始策略梯度算法执行CPU、DDR频率调度动作；移动设备系统状态监测及资源调度控制框架，用于在系统I/O负载压力大时启用强化学习模型调度资源；强化学习模型在移动设备上的在线训练框架，在线训练强化学习模型，使强化学习模型能够快速应对新的负载场景。该移动设备资源调度方法基于数据驱动的强化学习模型进行资源调度决策，消除了传统资源调度策略的采样和探索开销；可根据系统状态及应用资源需求进行精准资源调度决策，避免了先前工作灵活性低、精确度低的问题。