arXiv cs.AI 发布于 09/04 12:00

PPO-STGNN: A Proximal Policy Optimization Approach with Spatio-Temporal Graph Neural Networks for DAG Task Scheduling in Cloud-Edge-End Computing

(翻译)PPO-STGNN:一种结合近端策略优化与时空图神经网络的云边端协同DAG任务调度方法

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Abstract page for arXiv paper 2609.03503: PPO-STGNN: A Proximal Policy Optimization Approach with Spatio-Temporal Graph Neural Networks for DAG Task Scheduling in Cloud-Edge-End Computing

AI 摘要

arXiv论文提出PPO-STGNN,一种面向云边端协同环境中DAG任务调度的算法。该方法结合近端策略优化(PPO)与时空图神经网络(STGNN),从任务拓扑和物理资源图中提取特征,以最小化完工时间和调度长度比(SLR),并改善CPU与内存负载均衡。通过多教师行为克隆机制加速收敛,实验表明其在动态异构场景下表现良好。

AI 问答

PPO-STGNN主要解决什么问题?

它面向云边端协同环境中计算密集型DAG任务的调度问题,应对节点异构性和任务复杂依赖带来的NP-hard挑战。

PPO-STGNN采用了哪些关键技术?

整合了近端策略优化(PPO)与时空图神经网络(STGNN),并使用多教师行为克隆机制进行预训练以加速收敛。

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