能量收集异构动态终端群深度神经网络任务动态划分方法

本申请涉及边缘计算与分布式人工智能协同推理技术领域，特别涉及一种能量收集异构动态终端群深度神经网络任务动态划分方法，包括：基于目标动态多终端协同推理的P‑MDP模型，建立LE‑MHAPPO算法，并利用LE‑MHAPPO算法所提取的异构终端群中的任一终端设备的历史运动特征，预测任一终端设备在网络拓扑中的未来网络状态和未来能量状态，以确定任一终端设备的目标调度策略，从而利用DNN分割策略和带宽‑能量联合分配算法对异构终端群的任一终端设备进行任务动态划分，确定最终的能量收集异构动态终端群深度神经网络任务动态划分结果。本申请实施例可以适应高度动态的网络环境，提升系统在真实动态环境中的性能与能效。