空天地一体化应急通信网络中的任务调度研究

摘 要

摘 要

【关键词】 应急通信；空天地一体化；任务调度；边缘计算；机器学习

0 引言

应急通信系统通常被称为，在面对重大自然灾害或突发紧急情况时，整合了多种通信资源以确保信息传递的有效性与可靠性。这种特殊的通信体系旨在通过科学配置和优化管理机制，在保障应急处置工作的顺利进行以及确保必要通信渠道的畅通无阻的基础上建立起来，并标记为参考文献[1]。

应急通信系统通常被称为，在面对重大自然灾害或突发紧急情况时，整合了多种通信资源以确保信息传递的有效性与可靠性。这种特殊的通信体系旨在通过科学配置和优化管理机制，在保障应急处置工作的顺利进行以及确保必要通信渠道的畅通无阻的基础上建立起来，并标记为参考文献[1]。

近年来全球环境问题日益突出，在此背景下自然灾害频发的趋势愈发明显。各国纷纷将应急通信保障列为民生的重要内容。

国内外应急通信系统的发展历程可以概括为以下三个阶段：单一网络模式、双层网络模式以及多级网模式（如图所示）。第一阶段主要依赖于地面固定通信或移动通信基础设施提供的应急通信服务。然而，在灾害发生时这类公共通信网或集群通信网往往面临严重破坏风险，在紧急情况下难以快速构建出稳定可靠的应急通信网络以满足各类用户的迫切需求。相较于传统可移动式地面通信系统而言，卫星通信系统具备广泛的覆盖范围、巨大的传输容量以及较小的地形影响程度等显著优势[2]；因此，在第一阶段的基础上第二阶段进一步发展则在此基础之上引入卫星网络作为辅助设施以显著提升了应急_communication保障水平与响应灵活性

虽然融合型的星地双层应急通信网络能够满足大部分应急场景的需求但仍然存在资源利用率不足延迟较大以及在复杂环境中可能出现视线盲区等问题随着移动通信技术的进步在紧急情况下采用空基通信系统能够通过无人机或浮空器等升高平台将应急通信基站部署到受灾区域上空并在广覆盖快速响应和高灵活度方面展现出显著优势并因此获得了广泛关注因此在地面与卫星网络之间引入了空基应急通信网络作为第三阶段的发展重点后形成了空间一体化应急通信网络（SAGIECN Space-Air-Ground Integrated Emergency Communication Network）从而扩大了覆盖范围并提升了系统的鲁棒性和适应能力[3-4]

集成了多种先进技术和应用模式的SAGIECN系统是一个全方位互联且智能化管理的应急通信网络平台。相较于传统的地面应急通信系统,SAGIECN展现出显著的技术优势:首先,其强大的综合服务能力能够提供从通信到感知再到计算的一体化解救服务,实现全方位全天候应急响应；其次,通过天基卫星网与空基自组网的有效结合,弥补了现有蜂窝网格存在的不足,使得在复杂多变的实际场景下都能够快速响应；第三,在复杂环境中,该系统能够维持较高的通信可连接性和可靠性,确保各类救援设备的数据采集与实时传输；第四,通过智能化管理架构与资源优化配置策略的应用,SAGIECN能够根据实时业务需求灵活调整资源分配；最后，在安全性方面,SAGIECN采用了多项先进措施包括可信传输机制、严格的身份认证流程以及多层次加密防护体系来确保信息安全。

当前SAGIECN领域的研究面临诸多亟待突破的核心问题：其一，在高度异构及动态变化的网络环境中如何协调不同终端设备间的兼容关系，在确保高效协同工作的前提下实现无缝切换以及多源异构网络间的互联互通；其二，在复杂的通信场景中实施有效的拥塞控制机制及流量管理策略，在有限带宽资源下最大化服务效率；其三，在现有体制框架及协议设计下难以满足多样业务共存的需求，并且缺乏灵活高效的资源调度机制来保证系统的可靠运行与服务质量（QoS）水平；其四，在保障信息安全的前提下开发创新的安全方案以确保数据传输过程中的安全性与隐私保护

本文起始部分介绍了SAGIECN架构，并对这一创新性体系所面临的重大技术难题进行了系统分析；随后深入探讨了基于任务资源匹配、路径规划问题以及多维度协同等关键领域展开的技术方案设计思路及其运行机制；继而对几种典型调度决策模型及其对应的调度算法的特点与不足之处进行了全面分析；最后总结全文后进一步展望了未来空天一体化应急通信网络在任务调度领域的发展前景。

1 空天地一体化应急通信网络

如图1所示 ，空天地一体化的应急通信网络是由天基网络、空基网络以及地面应急通信专用蜂窝网络等多类异构网络一体融合而成，并承担起通信服务、感知服务以及计算服务等多种维度的服务工作。

其中，
由包括GEO、MEO星座在内的天基骨干网（GEO轨道系统）、LEO卫星星座（LEO轨道系统）以及遥感观测卫星组成的天基网络，
为分布广泛的"天地海陆"用户提供通信接入服务；
而天基骨干网则负责数据中继传输，
并通过中继站将数据下载至地面网络。
地基网络则通过应急通信专用固定或移动蜂窝网络，
将数据回传至应急指挥调度中心。
空基网络则由高空平台网络（覆盖非偏远地区的人员密集区域）、无人机自组网（在地形复杂区域构建视距链路）以及空基用户构成。
高空平台网络主要为受灾区域中人员密集的非偏远地区提供网络通信服务和感知服务，
而无人机自组网则在地形复杂区域针对性地构建视距链路进行数据收集等感知服务。
此外，
采用云计算与多址边缘计算相结合的方式，
能够为用户提供低时延的计算服务。
资源密集型任务可通过天基骨干网接入云计算数据中心进行处理，
而时延敏感型业务则可在资源充足的边缘节点上配备增强型MEC服务器进行处理。
SAGIECN架构具有节点种类多样、异构互联复杂性高、空间时间行为复杂度大以及动态拓扑变化显著等特点，
这些特性使得该架构面临干扰与资源管理困难、传输效率低下及业务质量难以保障等诸多挑战。

为了解决这些问题，在空天地一体化网络架构的设计上需要进行统一规划除了需要对空天地一体化的网络架构进行统一规划外还必须在网络接口层、网络层面、传输层面以及各分系统设计等多个方面实现关键技术突破

2 任务调度方案

当下

2.1 基于任务资源匹配的卫星调度方案

在SAGIECN系统中，采用成像卫星、遥感卫星、特定区域的对地观测卫星（EOS, Earth Observation Satellite）等设备对目标区域实施遥感观测活动以获取灾区地形、气候等关键数据，并依靠数据中继卫星（DRS, Data Relay Satellite）实现这些观测数据的有效传输回传至地面站台。这一过程对于确保应急指挥调度工作具有重要保障作用。

动态变化的网络拓扑结构是卫星网络的一大特征，卫星的高速运动导致与观测任务点之间有限的可见时间窗以及中继卫星和用户卫星间时变的星间连接。因此，如何建模动态变化的网络拓扑结构成为描述卫星任务调度问题的必要环节。当前卫星任务调度研究主要运用时间扩展图（TEG, Time-Expanded Graph）及其衍生形式来表征网络资源并刻画不同时隙内准静态的网络拓扑结构[6-7]，如图2所示 。在此基础上，实现卫星任务调度的主要方法是任务资源匹配。任务资源匹配通过将任务提交的服务时间窗口、服务时长与其可见时间窗口对比，生成当前任务集可用的资源以及相关约束信息，进而形成任务执行序列。

在EOS领域的任务调度研究中

然而，在大规模的任务调度场景中

当前关于 satellite 网络的任务调度研究已取得了一定程度的进步, 但为了应对 emergency communication 中多任务处理需求, 降低传输延迟及提升系统的动态响应能力, 仍然面临诸多亟待解决的问题. 具体而言, 如何在面对大规模 emergency 事件以及复杂环境时, 能够实现高效的且可靠的 satellite 任务调度方案; 如何从安全角度出发, 在 satellite 任务调度过程中保护节点数据的安全; 另外, 探讨人工智能技术在优化 satellite 网络的任务调度方案中的应用等. 此外, 当前广泛采用的传统基于时间窗口的任务资源匹配方法难以有效应对用户在 emergency 场景下的多样化需求. 因此, 如何构建一种既能适应多样化的用户需求又具备高扩展性的弹性式 task 资源匹配模型, 成为当前 satellite tasksheduling 研究者们亟需攻克的技术难题.

2.2 基于位置部署和路径规划的无人机调度方案

在SAGIECN体系中,无人机凭借空地LoS链路具备了拓展传统基站的潜力.借助于无人机自组网技术和多架无人机之间的中继协作机制,在此架构下可以实现稳定的持续性通信连接.除了为用户提供基础通信服务外,在侦察与探测任务的同时还可以完成数据采集与传输工作,并通过传感器控制实现信息传播路径优化;此外,在满足边缘计算需求时还能提供灵活的服务方案.

基于无人机运动灵活性的不同程度问题研究中,目前主要关注的对象包括静态无人机与动态无人机两类。在静态无人机调度领域,其核心研究集中在无人机位置部署与空地信道建模方面,通过优化无人机的空间位置来实现最大化空中基站的地面覆盖效果。其中,文献[20]提出了一种优化方法以确定无人机的高度与水平布局;文献[21]则构建了一个适用于军事侦察场景中的空地莱斯信道模型。而动态无人机调度的主要目标则是根据实际任务需求与环境限制条件,合理分配每个无人飞行器的任务,并通过科学规划飞行轨迹使其能够高效执行任务同时满足安全性和性能要求等多方面限制条件。其中,文献[22]提出了一种综合性的算法框架用于选择适合目标社区内的边缘计算服务提供者;文献[23]则构建了一个基于UAV周期服务约束条件、最大速度限制以及最小碰撞距离约束的轨迹模型;文献[24]在此基础上进一步提出了一种联合模式选择与轨迹优化相结合的方法以最小化整体任务完成时间

除了位置部署与轨迹规划之外，在空天地一体化应急通信网络中关于无人机任务调度的问题仍然存在许多待探索的研究方向及挑战。如多无人机间或无人机与基站之间的干扰管理、能源供应及功率控制等问题均值得深入研究。同时随着应急通信技术的不断进步 预计在空天地一体化应急通信网络中引入更多高空平台与低空平台时 如何通过协调多源空基节点实现任务调度对于提升应急救援效率而言具有重要意义

2.3 基于MEC的计算卸载调度方案

作为一种新兴型边缘计算模式，在多处网络周边位置部署计算能力和存储资源以实现对用户请求的事先感知并快速响应。特别是在应急通信场景下,MEC特别擅长以更高的效率完成信息传递并提升系统性能指标,从而显著提升了应急救援的效果和准确度[25].从系统设计的角度出发,综合考量包括以下几个方面:任务的重要程度及其复杂性,处理的数据规模与传输延迟需求等;此外还涉及边缘服务器的能力与网络带宽等.针对上述研究背景与技术挑战,在本节中我们主要研究基于MEC的任务调度方案的设计与优化问题.

MEC环境下计算卸载调度的主要目标在于实现卸载决策并构建相应的调度机制。在计算卸载策略中包含部分卸载与全部卸载两种主要模式。研究者们如文献[26]和[27]所述，在同一服务器上完成任务全量
卸 载 采用了二进制变量法；而文献[28]则通过允许单个任务数据分布在多个位置来提高系统的吞吐量。在调度模型方面，
马尔可夫 决 策 过程 适用 于 处 理 动 态 变 化 的任 务 到 达 情况 ， 并 能 在 多次 学 习 中 较快 地 得 到 最优 调 度 策略 。研究者们如文献
[31]
所述，
在混合整数线性规划模型的基础上通过联合优化用户关联、上行链路功率控制和信道分配来确定最优调度策略。
多项研究表明，在性能指标方面，
利用强化学习方法求解的马尔科夫
决策 过程 模型与利用启发式算法求解的混合整数线性规划模型相比，
任 务 处 理 的延迟降低高达30%，且算法平均运行时间相比后者大大减少（参考文献[32-33]）。

随着技术革新不断推进中，在应急事件应对中实现超可靠与超低时延通信系统的发展目标日益清晰。这些进展背后的一个重要驱动力便是物联网设备数量激增的趋势。按照国际数据公司IDC的数据预测，在2025年前后将会有超过559亿台智能设备以及约79.4ZB的数据量被物联网设备所创建[34]。然而，在MEC（边缘计算）环境下的任务卸载调度研究面临的主要困难在于如何有效地管理海量物联网设备所带来的并发连接问题，并在有限资源限制下确保灾害监测、智能交通系统以及虚拟现实应用等对实时性要求极高的业务依然能够保持极低延迟、极端可靠的运行状态与高可用性。此外，在未来的研究探索中可以尝试考虑虚拟机异构特性这一因素以进一步优化调度策略从而提升系统的灵活性与扩展能力

2.4 基于多层协作的一体化调度方案

在应急通信网络空天地一体化进程中逐步推进中，在这一过程中如何协调管理各种矛盾与综合平衡问题成为了整合化协同调度机制构建过程中的核心议题之一

注

相较于基于单一资源的任务调度模式，在整合多维度资源后，在复杂任务调度中展现出更高的灵活性与适应性

空天地一体化任务调度属于一个极具挑战性的研究领域。现有研究已就异构资源匹配、多任务协调、分层优化以及模型构建与求解等方面的问题达成了突破。然而，在实际运行中仍存在因空天地一体化场景中的任务冲突而导致的调度效率下降的问题。这些问题可能会影响整个系统的运行效率。同时，在实现这一目标的过程中还需要进行大量的网络间通信活动，并且这些活动都需要确保通信的安全性和机密性。因此，在当前技术条件下我们需要采用一系列先进措施来保障系统的安全性与可靠性。具体而言当前采用的技术手段包括加密算法防火墙以及入侵检测等设备设施等来进行防护工作并最终实现高效稳定的通信连接状态为此领域的技术人员提出了更高的要求即建立一个既能适应不同需求又具备广泛扩展性的综合协调系统将成为未来研究的重点

2.5 基于多目标决策和机器学习的动态调度方案

针对应急场景的复杂性

不同研究对动态任务调度问题采取分阶段研究的方式。具体而言，在初步研究阶段主要针对具有周期性的常规任务完成基础调度安排；接着针对不具备周期性但紧急程度较高的任务设计动态调度方案；最后通过多目标决策优化方法从各阶段的调度方案中选出最优方案以实现整体效能的最大化。文献[6]和[17]分别针对紧急事件中的各种应急策略（如后移响应、恢复重建、资源替代以及功能划分等）开展深入研究，并结合目标合并等原则设计相应的应急响应措施；在综合评估的基础上采用理想解相似排序法筛选出最优解决方案以提高应急响应的质量与效率。值得注意的是，在传统分阶段式的应急响应模式下难以满足现代通信系统对实时性要求日益提升的需求；而基于机器学习的方法则提供了一种更具创新性的解决方案：通过数据驱动的方法能够实时感知业务需求变化并快速做出最优决策从而显著提升资源利用率并满足业务对实时性的要求。其中文献[32]提出了一种基于深度强化学习算法来处理延迟型物联网服务中的计算资源分配问题；而文献[41]则构建了一个基于多智能体深度强化学习框架来解决卫星网络中的决策级分布式资源分配问题从而实现实时性与分布式管理的最佳结合点；此外文献[42]提出了一种两阶段启发式算法以平衡算法复杂度与实际运行效率之间的关系这为解决边缘云计算环境下海量数据处理的问题提供了新的思路。

综上所述

3 任务调度决策

任务调度决策是指调度控制与管理中心在接收用户提交的任务请求后依据网络运行状况与需求对所分配资源节点及处理顺序做出安排的过程。SAGIECN系统中的任务调度决策需综合考虑卫星与无人机等资源实体的运行状况、任务属性特征以及所需资源限制等因素。目前主要存在的任务调度决策方式主要以提升系统收益效能优化网络性能以及多目标权衡为导向开展相关研究工作本节将从不同层面的任务调度目标出发对SAGIECN中现有的任务调度策略展开探讨具体的研究进展体现在表2 中

3.1 以提高调度收益为目标的任务调度决策

作为调度系统的内在特性之一，在实际应用中被广泛认为是评估调度系统性能的关键指标之一。其主要包含的任务包括：在单位时间内能够处理的任务数量（即任务处理速率）、能够有效利用资源以提高吞吐量的能力（即资源利用率）以及能够灵活应对动态变化的任务环境的能力（即系统响应速度）。此外，在具体的运行过程中还需要考虑多个因素的影响：例如任务之间的优先级分配情况、系统的负载平衡能力以及在紧急情况下快速响应的能力等

为了降低任务表征的复杂性，在现有研究中常对任务属性进行简化处理，并专注于描述其完成表现形式；文献[45]提出了一种基于混合整数线性规划的方法来建模多域资源分配问题，并以最大化地完成相关任务的数量为目标；文献[46]则将动态卸载与调度问题建模为整数线性规划模型，并同时考虑了计算资源的最大化调度效率；此外，在实际应用场景中不同任务具有不同的优先级特征，在优先处理高优先级的任务时可以获得更高的调度效益；文献[44]通过引入线性时序逻辑方法将系统目标与约束条件抽象为加权有向图结构，并基于自动机理论分析了最优观测序列；随着智能调度决策系统的不断完善，在这一领域正涌现出越来越多新的表现形式；例如，在移动边缘计算系统中基于信息年龄概念提出了新的性能指标（如：Age of Task AoT），用于评估计算资源的时间价值特性；而在边缘计算与应急通信等时延敏感场景下则采用了Age of Information AOI概念来评估调度结果的时间效果表现

上述研究在空天一体化网络的任务调度收益提升方面提供了大量有益的解决方案。所提出的方案无论从哪个角度衡量调度收益均旨在从应用层面上满足用户需求。相比于其他方法而言, 该任务调度决策的优势在于能够显著提高资源利用率并提升用户体验, 其主要优势体现在能够有效优化资源分配以适应多样化的需求变化同时还能通过灵活高效的管理机制确保服务质量和用户体验达到较高的水平然而, 在某些情况下该决策可能会忽略一些重要因素的影响结果包括任务紧急度以及各任务间的依赖关系可能导致系统时延和吞吐量下降进而影响服务质量

3.2 以提升网络性能为目标的任务调度决策

以增强网络性能为目标的任务调度决策, 重点分析影响任务调度的关键因素, 最终目标是优化关键指标如延迟时间、数据传输速率以及系统的稳定性和效率等指标。

在SAGIECN系统中，在卫星网络方面存在一些独特优势与挑战。相较于地面网络而言，在某些特定场景下其传输性能表现更为突出——尤其是面对那些对传输延迟极为敏感的应急救援任务而言，在这种情况下甚至可能直接导致整个救援行动陷入瘫痪状态。为了进一步提升系统的整体运行效率，在现有研究的基础上我们主要从两个维度展开探索：一是优化系统内的信息传递路径设计；二是改进资源调度策略以提高系统吞吐量与响应速度之间的平衡关系。其中一项重要的研究工作是文献[48]与文献[49]提出的——他们通过引入一种新的性能评估指标——各子任务响应时间的平均值最小化作为优化目标，并在此基础上成功降低了系统因节点拥塞而导致的整体阻塞概率；另一项创新性的工作体现在文献[50]中——该研究团队提出了一个全新的数据传播方案，在这种方案下不仅能够根据实时变化的需求动态分配资源以满足更多节点的需求量级要求，并且还特别关注于如何最大限度地降低所有参与节点的最大完成时间；最后值得强调的是文献[51]所提出的关于一种新的基于用户感知的任务延迟指标的概念框架——这一概念框架为后续设计者提供了明确的技术指导依据

一方面，在星地通信中由于时变信道的影响使得参与通信的一方在信息接收过程中的持续可见时间和可接收的数据流量出现明显差异从而影响系统的吞吐能力为此文献[52]提出了基于最大流算法的一种优化方法通过改进卫星间的信息交互机制有效提升了系统的整体性能。

以提升网络性能为目标的任务调度决策可以根据网络状态的变化动态调整任务分配方案，并尽量避免由于固定策略导致的问题。然而这样的决策需要对大量任务和网络相关信息进行采集与处理同时还要考虑如任务到达时间等不确定因素这会增加系统的运行开销以及复杂性水平

3.3 多目标任务调度决策

多目标任务调度决策涉及在多个任务间合理配置有限资源，以获取最佳或较佳解决方案的过程。多目标调度决策致力于平衡调度收益与网络性能之间的关系，并努力降低系统的能耗水平。

当前多目标调度决策研究主要关注优先级、时延、任务完成率以及能耗等指标的综合优化。文献[53]将边缘节点间的动态计算调度建模为一个多目标优化问题，并采用贪婪决策方法以最小化任务截止时间丢失率及平均任务完成时间；文献[54]则从客户端与服务器两端出发，在任务调度过程中综合考虑了两个目标：一是最大化平均任务增益；二是实现网络负载均衡度。此外，在任务调度问题中存在时延与能耗之间的耦合关系，在优化过程中无法实现完全独立的优化。因此乘积加权求和法已被广泛应用于多目标决策问题中

多目标任务调度决策全面考量了各目标的重要性和相互作用，在一定程度上反映了实际问题的复杂性与多样性。通过调节各目标的权重能够提供多种可行方案从而增强了系统的适应性与灵活性然而在明确并量化各目标的具体内容以及相关的评价指标的同时处理各目标间的冲突与协调这使得问题建模难度与计算复杂度相应增加

4 任务调度求解

随着网络中任务与资源规模的增加,任务调度问题的时间复杂度将会呈现指数级增长.在此驱动下,研究调度模型与算法等在内的高效任务调度解决方案的重要性愈发凸显.具体的研究进展将在表3 中展示.

4.1 任务调度模型

作为解决任务调度问题的基础性工具，调度模型不仅为后续研究提供了理论支撑，在实际应用中也发挥着不可替代的作用。其核心要素则决定了问题描述的方式以及算法设计的思路。当前阶段，在相关领域的研究中已经形成了包括线性规划方法、约束满足方法、图论方法以及马尔可夫决策过程等多种调度方案，并且这些方法在实际应用中取得了显著成效

数学规划模型的核心思想在于将任务调度问题转化为一个数学规划模型，并结合线性规划与非线性规划的方法求解出最优的任务调度方案[9,13,29]。类似于这一过程的是约束满足模型，在构建任务约束条件的过程中主要运用搜索算法与人工智能技术以找到符合所有约束条件的任务调度方案[6,7,17,58]。相较于上述两种基于数学的方法 图论模型具有显著优势 它不仅能够清晰地描绘任务与资源之间的关系 还能适应于动态变化的网络拓扑结构[6-8 59]。马尔可夫决策过程(MDP)则专门用于建模随机性的决策过程 通过优化不同策略下的预期收益来实现收益的最大化 [30 32 60]。

这些调度模型展现出显著的问题特性与针对性，在引入相关约束和决策机制的同时也呈现较高的一致性特征，并以任务与资源在时空域的可见性作为建模基础。值得注意的是尽管各调度模型之间存在一定相似性但在应对不同调度场景时表现出了显著差异性在SAGIECN中由于任务需求约束条件的多样化与复杂化研究统一的建模方法理论不仅有助于提高应急调度效率而且成为提升应急调度水平的关键方向

4.2 任务调度算法

调度系统采用多种策略进行优化设计，在提升资源利用率的同时实现了任务最优分配功能[57]。当前研究中主要采用了精确求解方法与智能搜索技术相结合的方式对多目标优化问题进行了深入研究，并基于此开发了多种高效的调度方案[57]。

精确求解方法是一种系统地遍历所有可能候选方案以实现优化目标的技术体系。其核心包含分支定界法[6,9,23,59]以及动态规划方法[61]等多种具体实现方式。相对而言

在解决许多实际问题时，启发式算法通常能够迅速找到接近全局最优解的解决方案。常见的启发式算法主要包括优先级排序类方法、冲突消解类方法[13]以及任务分配类方法[7,9]。元启发式方法通过结合多种启发性规则来提升性能，并主要包含演化类方法与搜索类方法两大类。其中具备全局搜索能力的演化类方法如遗传算法[17,18,62]、蚁群优化[9]以及粒子群优化[58]等；而基于初始解展开搜索并逐步向优质解靠近的搜索类方法则包括贪心策略、禁忌搜索[9,18,19]以及模拟退火[63]等。随着人工智能技术的发展进步，在优化任务调度问题方面应用机器学习的方法已引起广泛关注。具体而言，在根据任务预测结果与资源使用情况选择最优资源分配方案方面可构建神经网络模型进行求解；而对于复杂场景下的动态调度优化，则可通过强化学习指导各节点智能体根据当前环境状态做出决策以最大化长期收益目标[32]。

虽然上述算法在特定应用场景中表现出了良好的性能，但其应用效果在一定程度上仍受到问题场景、任务以及资源特征等因素的限制。此外，在某些情况下（即一些算法与模型之间），这种紧密相关的依赖关系仍然较为明显。例如，在应用深度强化学习技术时，默认的前提条件是将调度问题建模为马尔可夫决策过程。为了进一步提升针对SAGIECN框架下复杂任务调度问题的通用性和灵活性需求的研究水平，在解耦算法与模型之间的关系并探索灵活匹配的任务调度机制方面开展相关研究将具有重要的实践意义

5 结束语

在各自领域快速发展的同时