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本发明提出一种雾计算环境下的自适应容器迁移方法,包括下列步骤：建立一个基于容器的雾计算框架,容器位于雾节点上,移动应用位于用户身上,用户的任务在容器内执行；对雾计算场景下容器迁移的目标进行建模,所述迁移目标包括时延、功耗以及迁移开销；进行状态空间和动作空间的设定,定义回报函数并设定Q迭代函数；通过深度神经网络对状态空间进行降维；通过对动作选择的优化,实现对动作空间的降维。最终实现了一个容器自适应迁移系统的原型并对整个流程进行验证。本发明提出的雾计算环境下的自适应容器迁移方法,对雾计算中的资源进行更好的规划,减少用户与雾节点间的时延,减小雾节点的能耗开销。

一种雾计算环境下的自适应容器迁移方法,其特征在于,包括下列步骤：建立一个基于容器的雾计算框架,容器位于雾节点上,移动应用位于用户身上,用户的任务在容器内执行；对雾计算场景下容器迁移的目标进行建模,所述迁移目标包括时延、功耗以及迁移开销；进行状态空间和动作空间的设定,定义回报函数并设定Q迭代函数；通过深度神经网络对状态空间进行降维；通过对动作选择的优化,实现对动作空间的降维。