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移動邊緣計算是一種新興的分布式和泛在計算模式，其將計算密集型和時延敏感型任務轉移到附近的邊緣服務器，有效緩解了移動終端資源不足的問題，顯著減小了用戶與計算處理節點之間的通信傳輸開銷。然而，如果多個用戶同時提岀計算密集型任務請求，特別是流程化的工作流任務請求，邊緣計算環境往往難以有效地進行響應，并會造成任務擁塞。另外，受任務負載、電力供給、通信能力的實時變化等不利因素的影響，邊緣服務器本身的性能總是處于波動和變化中，從而為保證任務執行效能和用戶感知服務效率帶來了挑戰。針對上述問題，文中提出了一種基于深度Q網絡（DQN）與概率性能感知杋制的邊緣計算環境多工作流調度方法。首先對邊緣云服務器的歷史性能數據進行概率分析，然后利用獲得的性能概率分布數據驅動DQN模型，不斷迭代優化，生成多工作流的卸載策略。在實驗驗證環節，基于邊緣服務器伩置數據集、性能測試數據和多個科學工作流模板，在反映不同系統負載水平的多個場景下進行了模擬實驗。實驗結果表明，所提方法在多工作流執行效率方面明顯優于傳統方法。
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