一种计算任务卸载与服务缓存协同优化方法

本发明涉及工业物联网与移动边缘计算交叉技术领域，具体为一种计算任务卸载与服务缓存协同优化方法，通过构建动态网络感知架构实时采集IIoT设备状态、信道质量与边缘服务器资源，解析任务DAG拓扑结构；设计服务缓存延迟补偿机制，将缓存过程与任务执行并行化，并基于任务依赖关系预测未来所需服务，计算延迟补偿因子；采用基于Transformer的深度强化学习算法，结合层次化注意力机制与改进DDQN网络生成卸载决策；通过三级卸载决策树动态分配任务至本地、边缘或云端，最小化任务完成时间，进一步包括资源约束建模与任务抢占机制，提升系统响应能力与资源利用率。