物联网 (IoT) 的广泛采用和集成不可避免地导致物联网设备数量的激增。这反过来又导致了大量数据的产生，这些数据需要传输、处理和存储，以便有效地解释和利用。边缘计算已成为一种可行的解决方案，它补充了云，从而使集成的边缘云范式能够成功满足物联网应用的设计要求。绝大多数现有研究都提出了针对单个任务的调度框架，只有极少数研究考虑了更具挑战性的复杂工作负载调度问题，例如跨边缘云环境的工作流。工作流调度是分布式基础设施中的 NP 难题。当调度框架需要协调资源受限且高度分布的边缘云环境中的工作流执行时，情况会变得更加复杂。在这项工作中，我们利用深度强化学习来设计一个能够克服上述挑战的工作流调度框架。与所有现有工作不同，我们设计了一个新颖的分层动作空间，以促进边缘和云节点之间的明确区分。除此之外，还提出了一种基于混合参与者-评论家的调度框架，该框架增强了近端策略优化技术，以有效处理边缘云环境中的复杂工作流调度问题。使用能耗、执行时间、截止日期命中率和完成的作业百分比作为评估指标，将所提出的框架的性能与几种基线算法进行了比较。与时间和能量优化的基线相比，所提出的深度强化学习技术在能耗方面表现更好 56%，在执行时间方面表现更好 46%。这是在保持与能量优化基线相当的能源效率和与时间优化基线相当的执行时间的情况下实现的。因此，结果证明了所提出的技术在建立最小化能耗和执行时间的相互冲突的目标之间的最佳权衡方面的优越性。© 2022 由 Elsevier BV 出版