融合深度强化学习与算子优化的流式任务调度

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摘要： 针对实时性要求高和作业量大的流处理作业执行过程中，多个作业之间存在的相同处理片段可能会导致流处理引擎重复计算、资源浪费和处理性能低下的问题，提出了融合深度强化学习与算子优化的流式任务调度方法。首先利用算子优化算法将多个复杂的作业去重、重构，其次将重构得到的作业输入循环神经网络中得到任务的调度策略，最后利用强化学习模型进行调度策略的优化。（剩余13482字）

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