【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机内存管理，具体为一种基于ai调度任务的内存优化方法。
技术介绍
1、在现代计算机系统中，内存管理和优化对于任务执行的效率起着至关重要的作用。现有的内存管理方法通常依赖于静态分配策略，难以应对动态变化的任务需求和内存使用情况。这些传统的方法在面对高负载或频繁的任务切换时，容易导致内存使用效率低下、响应延迟增大，甚至出现系统崩溃的风险。此外，现有的内存优化方案大多只注重内存的分配与回收，忽略了实时任务对内存的动态需求，这使得内存资源无法被高效地利用。
2、随着人工智能（ai）技术的迅速发展，ai 在任务调度与资源管理中的应用逐渐受到重视。然而，目前应用 ai 进行内存优化的方法依然较为初步，通常只是简单地根据历史数据或规则进行调整，缺乏对实时内存使用情况的精确预测和动态调整能力。此外，现有的ai 内存优化方案缺乏对异常内存使用情况的及时响应和处理机制，当出现异常内存使用行为时，系统往往无法快速做出优化调整，导致内存浪费或任务失败。
技术实现思路
1、基于以上所述...
【技术保护点】
1.一种基于AI调度任务的内存优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI调度任务的内存优化方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于AI调度任务的内存优化方法，其特征在于，在步骤S2中，所述状态参数包括优先级和紧急性；基于预测的内存需求，综合任务的状态参数数据和内存使用趋势，进行自适应内存分配，具体为：，其中，为自适应内存分配，为预测的内存需求，为当前实际内存消耗，为内存使用趋势，具体为当前实际内存消耗的斜率，和为权重系数，且，为优先级的评分，为紧急性的评分，且取值范围均为(0,1]。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai调度任务的内存优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai调度任务的内存优化方法，其特征在于，步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于ai调度任务的内存优化方法，其特征在于，在步骤s2中，所述状态参数包括优先级和紧急性；基于预测的内存需求，综合任务的状态参数数据和内存使用趋势，进行自适应内存分配，具体为：，其中，为自适应内存分配，为预测的内存需求，为当前实际内存消耗，为内存使用趋势，具体为当前实际内存消耗的斜率，和为权重系数，且，为优先级的评分，为紧急性的评分，且取值范围均为(0,1]。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai调度任务的内存优化方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于ai调度任务的内存优化方法，其特征在于，在步骤s32中，根据优先级、紧急性和任务等待时间计算任务的优先调度指数，具体为：，其中，为任务的优先调度指数，为优先级的评分，为紧急性的评分，且取值范围均为(0,1]，为权重系数，且大于0，为任务等待时间，执行中的任务的任务等待时间的取值为0。
6.根据权利要求1所述的一种基于ai调度任务的内存优化方法，其特征在于，在步骤s4中，标...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚徐建，余仙华，张帆，陈柏羽，王若冰，
申请(专利权)人：杭州天宽科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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