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移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式，其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器，有效缓解了移动终端资源不足的问题，显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销。然而，如果多个用户同时提岀计算密集型任务请求，特别是流程化的工作流任务请求，边缘计算环境往往难以有效地进行响应，并会造成任务拥塞。另外，受任务负载、电力供给、通信能力的实时变化等不利因素的影响，边缘服务器本身的性能总是处于波动和变化中，从而为保证任务执行效能和用户感知服务效率带来了挑战。针对上述问题，文中提出了一种基于深度Q网络（DQN）与概率性能感知杋制的边缘计算环境多工作流调度方法。首先对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析，然后利用获得的性能概率分布数据驱动DQN模型，不断迭代优化，生成多工作流的卸载策略。在实验验证环节，基于边缘服务器伩置数据集、性能测试数据和多个科学工作流模板，在反映不同系统负载水平的多个场景下进行了模拟实验。实验结果表明，所提方法在多工作流执行效率方面明显优于传统方法。
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