【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息处理，具体涉及一种基于约束近端策略优化的时变任务调度方法及系统。
技术介绍
1、在现代社会中，计算资源的高效分配和管理对于各种应用和领域至关重要，包括云计算、物联网、自动化生产、机器人技术、分布式系统等。计算资源的合理利用不仅可以提高系统性能，还可以减少能源消耗和成本。然而，传统的资源调度方法通常基于静态规则或经验法则，无法适应不断变化的工作负载和环境条件，导致资源浪费和性能下降。
2、资源调度的问题在各个领域都有不同的表现。在云计算中，虚拟机或容器的动态创建和销毁以满足不同用户的需求是一项复杂的任务。在物联网中，设备需要根据实时数据和通信需求获得合适的资源。在自动化生产中，机器和机器人需要协同工作，并根据任务需求合理分配资源。这些场景都需要一种智能的资源调度方法，能够根据实时情况做出决策。基于强化学习的资源调度算法因其能够通过学习和优化来改善资源分配的能力而备受瞩目。
3、强化学习是一种机器学习方法，它模仿人类学习的方式，通过试错来改进决策策略。在资源调度中，强化学习可以将资源的分配视为一种决...
【技术保护点】
1.一种基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述状态表示包括：
3.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述动作空间定义包括：当前智能体可以选择的物理服务器，取值范围在[1，…，N]。
4.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述制定奖励函数包括：
5.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述强化学习算法包括：>
6.一种基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述状态表示包括：
3.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述动作空间定义包括：当前智能体可以选择的物理服务器，取值范围在[1，…，n]。
4.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述制定奖励函数包括：
5.根据权利要求1所述的基于约束近端策略优化的时变任务调度方法，其特征在于，所述强化学习算法包括：
6.一种基于约束近端策略优化的时...
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