基于社会化学习的云边协同服务编排与请求调度优化方法

摘要

本发明公开了一种基于社会化学习的云边协同服务编排与请求调度优化方法，包括：eAPs和云分别构建请求调度决策模型和服务编排决策模型；云结合eAP发送的第一共振信息利用注意力机制得状态生成第二共振信息传到eAP；将状态输入服务编排决策模型并优化，结合eAP发送的下层指导向量得到最优服务编排决策传到边缘服务器；eAP结合云发送的第二共振信息利用注意力机制得状态生成第一共振信息传到云；将状态输入请求调度决策模型并优化，结合云发送的上层指导向量得到最优请求调度决策传到边缘服务器；边缘服务器根据收到的两个决策对请求进行处理。本发明能有效降低调度成本，提高吞吐量。