摘要
本发明提供了一种基于多任务调度的控制板优化方法,涉及数据处理领域,其采用自适应编码技术,对任务队列中的每个任务进行特性分析,动态为每个任务分配优先级编码;基于所述优先级编码运用动态矩阵技术,针对控制板实时数据流构建动态状态矩阵;进行张量分解,提取任务间潜在关联特征,并将分解结果输入强化学习模型生成实时调度策略;根据调度执行结果,反向计算权重补偿系数并调整所述动态状态矩阵中的优先级编码与状态参数,生成更新后的调度策略并进行反馈。本发明通过对数据流状态的持续监控和动态更新,优化了任务调度过程中的资源分配,并优先执行高优先级任务,有效提升了系统的响应速度和任务执行的准确性。
技术关键词
任务调度
强化学习模型
控制板
时延偏差
矩阵
策略
资源利用率最大化
动态更新
高阶奇异值分解
表征数据流
编码技术
实时监测数据
元素
队列
资源分配
参数
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