基于分层强化学习的AIaaS绿色算力网络优化方法

本申请涉及网络优化技术领域，本申请提供一种基于分层强化学习的AIaaS绿色算力网络优化方法，包括：获取历史AI任务数据与网络状态数据构成训练数据集；构建分层强化学习模型，所述模型包括高层策略网络和低层策略网络；对所述分层强化学习模型进行训练，以优化模型参数；获取当前网络状态；将所述实时AI任务请求与所述当前网络状态输入至训练好的所述分层强化学习模型；根据所述高层策略网络输出的休眠控制决策，控制相应算力节点的休眠状态；根据所述低层策略网络输出的任务调度决策，执行所述实时AI任务。本申请通过构建一种融合动态时空图神经网络与扩散模型的分层强化学习框架，实现了对AIaaS绿色算力网络的智能休眠控制与动态任务调度。