基于自适应任务划分与决策联合优化的复杂制造系统云边计算资源协同调度方法

本发明公开了一种基于自适应任务划分与决策联合优化的复杂制造系统云边计算资源协同调度方法，包括如下步骤：步骤一：构建层次化云‑边协同计算网络模型；构建多目标优化模型，定义目标函数和约束条件；步骤二：通过基于LSTM神经网络的资源感知模块，动态预测计算资源状态，生成节点资源预测矩阵；步骤三：采用多粒度子任务划分算法(MSPA)将制造系统生成的计算任务划分为细粒度、中粒度和粗粒度的子任务集合，将子任务映射至对应的计算节点；步骤四：基于D3QN构建任务卸载决策模型，结合多目标优化奖励函数，动态选择子任务的卸载节点及执行顺序；步骤五：通过目标网络更新机制和自适应探索策略，迭代优化所述D3QN模型的参数，实现任务调度决策的实时动态调整。