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PPO-STGNN : une approche d'optimisation de politique proximale avec des réseaux de neurones à graphiques spatio-temporels pour la planification des tâches DAG dans le cloud-Edge-End Computing
PPO-STGNN: A Proximal Policy Optimization Approach with Spatio-Temporal Graph Neural Networks for DAG Task Scheduling in Cloud-Edge-End Computing
AI InsightCette étude intègre le réseau neuronal des graphes spatio-temporels dans le cadre PPO, ce qui signifie que la planification des tâches ne repose plus sur des règles empiriques ou un simple codage d'état, mais sur l'utilisation de relations structurées pour modéliser dynamiquement les ressources et les tâches. Derrière cela se cache la reconnaissance par l'algorithme de planification de la nature du couplage spatio-temporel du système, ce qui indique également que l'apprentissage par renforcement a besoin d'une représentation plus adaptée à la structure du problème dans les scénarios d'optimisation combinatoire.Importance 55/100