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，但是解空间随着状态空间的增大呈指数级增长，不适用于解决实时动态的任务调度问题

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.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。DRL根据状态信息做出决策，状态信息不可信，做出错误的决策

2.数据源的多样性和复杂性给状态信息收集过程带来了新的信任挑战，恶意报告者报告虚假甚至恶意数据

科研目的

1.提出基于区块链的任务调度平台，利用区块链以去中心化的方式存储状态信息，并保证做出可信的决策

2.基于区块链和威慑理论，提出恶意威慑方案，阻止虚假和恶意数据报告

研究内容——系统架构

具体内容将会在组会上进行介绍