摘要
本发明涉及基于深度强化学习的两阶段工作流调度方法和系统，属于深度强化学习技术领域。包括：1）根据用户提供的工作流和数据传输信息，构建工作流池，并初始化每个工作流的状态和任务数量；2）利用TD2QN算法循环遍历每个工作流，并将入口任务加入到就绪队列中；将进入到就绪任务队列中的任务，利用TD2QN算法进行动态地选择，并为任务分配适当的计算资源，从而最大化整个工作流的效率和性能；3）当工作流成功完成时，生成并返回有关已完成工作流的详细信息，为用户提供全面的调度结果和性能评估。本发明综合考虑成本和通信时间，提高了系统效率和性能。
