一种面向智算融合网络的任务分层调度方法

本发明公开了一种面向智算融合网络的任务分层调度方法，属于智算融合网络技术领域，本方法设计面向智算融合网络的双层任务调度机制（ICCN‑DSF），有效应对大规模异构资源环境下的任务调度挑战。其中，全局任务调度层基于CIEK‑Means算法融合地理位置约束与群体智能优化，实现资源族群的高效聚类与动态匹配；局部任务调度层通过强化学习算法构建三维状态动作空间与多目标奖励函数，完成细粒度资源分配。本发明方法显著降低了调度复杂度，同时通过分层机制减少跨域连接需求，仅需少量WAN链路即可实现全局资源协调，在降低运维成本与安全风险的同时，充分挖掘算力与网络的协同潜力，为复杂场景下的智能服务提供高效、鲁棒的调度支持。