此次汇报的内容为下一步的研究想法《边缘计算中基于区块链的可信任务调度》的相关内容，将从科研背景、科研问题、科研目的、研究内容等几个方面展开

科研背景

1.任务调度是边缘计算的一个关键环节，是将任务映射到合适的资源池上执行的过程。而在边缘计算的任务调度中，边缘服务器的可用资源和物联网设备所请求的任务大小是不同的，边缘计算的网络环境也是动态变化的，这使得边缘计算的任务调度更具挑战性

2.在边缘计算任务调度方法的相关研究中，启发式算法目前研究广泛。这类算法可在约束条件下寻找到符合条件的可行解，但是收敛速度比较慢，在求解过程中往往陷入局部最优解，较难满足低时延的任务要求

3.深度强化学习（DRL）结合深度学习和强化学习的优势，从历史经验中了解网络和任务，以获得具有最高累积奖励的最佳决策，有望实现实时任务调度

科研问题

1.启发式算法难以满足边缘计算中任务对于网络延迟的需求，同时解空间随着状态空间的增大呈指数级增长，不适用于实时的调度问题

2.边缘计算中的资源和设备具有动态性、异构性的特点, 边缘计算往往缺乏像云计算集中控制的安全机制，无法保证任务调度过程中状态信息和所做决策的可信度

科研目的

1.提出基于DQN的智能调度算法解决边缘计算中的实时任务调度问题

2.提出基于区块链的任务调度平台，利用区块链的去中心化与不可篡改等安全特性收集状态信息，并保证做出可信的决策

研究内容——系统架构