本发明涉及算力分发调度的技术领域，公开了一种基于双重深度强化学习的算力分发网络在线调度方法，该方法包括以下步骤：S1：获取算力分发网络的状态信息；S2：对所述状态信息进行预处理；S3：根据预处理后的状态信息，通过双重深度强化学习模型制定算力调度策略；S4：根据所述算力调度策略进行任务分配与任务执行；S5：根据状态信息与任务执行情况进行算力分发网络的性能评估与优化。本发明提供了一种在线决策的调度策略生成方法，实现了算力资源的均衡分配，提高了算力分发网络的可靠性和精确性。