一种分布式异构算力环境下并发DAG任务调度系统与方法

一种分布式异构算力环境下并发DAG任务调度系统与方法，包括基于分布式双重拍卖的任务调度框架的买家报价模块、卖家报价模块、拍卖中心，模块中包括基于注意力机制的多智能体强化学习报价以及共识选举调度机制。本发明通过将任务建模为买方、计算节点作为卖方，采用动态定价策略实现资源与任务的自适应匹配；利用多智能体强化学习优化报价策略，通过注意力机制降低异常数据干扰；采用共识选举机制动态生成拍卖中心以避免单点故障。该发明有效解决了边缘计算环境下异构资源调度面临的低时延需求与稳定性问题，实现了任务与算力的高效匹配，在节点故障发生时仍能保持系统稳定运行，相比传统静态调度方法显著提升了系统鲁棒性和资源利用率。