16、深度强化学习与多任务依赖及多处理器系统故障诊断算法研究

深度强化学习与多任务依赖及多处理器系统故障诊断算法研究

在当今的技术领域中，深度强化学习在多任务依赖卸载以及多处理器系统的故障诊断方面有着重要的应用。下面将详细介绍多任务依赖卸载算法以及多处理器系统的条件故障局部诊断算法。

多任务依赖卸载算法（MTDOA）

多任务依赖卸载算法旨在解决边缘计算中多任务依赖的计算卸载问题，以最小化任务执行的总成本。

算法流程

该算法的输入为环境 $E$、任务集 $T_i$ 和策略网络权重 $\theta$，输出为卸载动作 $a_t$。具体步骤如下：

1: 初始化智能体和 $D$，$s_t \leftarrow \{\varnothing\}$，$a_t \leftarrow \{\varnothing\}$，$a_t \leftarrow 0$，$M \leftarrow 10000$；
2: 按照任务的最晚开始时间（LST）升序排列所有任务，得到优先级序列 $TPQ$；
3: while $TPQ \neq \varnothing$ do
4:     获取子任务 $T_j^i$ 并计算动作 $a_t$ 的 $q$ 值；
5:     根据 $\varepsilon$-贪心算法选择要执行的动作 $a_t$；
6:     获取当前时间步的观测状态 $z_t$ 和动作 $a_t$，构成状态 - 动作对 $(z_t, a_t)$；
7:     结合状态 - 动作对生成真实环境状态 $s_t$，更新动作 $a_t$，并获得即时奖励 $r_t$；
8:     if $s_{j + 1}$ 终止 then
9:         $y_j$ 可以