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申请/专利权人:桂林理工大学
摘要:本发明公开了一种基于Q‑learning的云资源负载调度方法,包括4个步骤:步骤S1:收集历史云资源负载数据;步骤S2:基于历史云资源的负载数据,预测在预定的时间段内云资源的预期负载使用状况;步骤S3:采用Q‑learning算法,根据收集到的云资源负载数据来构建一个负载调度模型;步骤S4:将构建好的负载调度模型应用于实际的云环境中并运行。本发明可以通过使用Q‑learning算法在复杂和动态的云环境中,克服传统方法存在自适应弱,扩展性和决策性差等问题,持续学习和优化资源分配和任务调度策略,达到自适应性强、无需预先知识、处理高维状态空间、灵活性高、自动化管理、扩展性强和持续优化等优势,达到有效提高系统性能和资源利用率的目的。
主权项:1.一种基于Q-learning的云资源负载调度方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:收集历史云资源负载数据;步骤S2:基于历史云资源的负载数据,预测在预定的时间段内云资源的预期负载使用状况;步骤S3:采用Q-learning算法,根据收集到的云资源负载数据来构建一个负载调度模型;步骤S4:将构建好的负载调度模型应用于实际的云环境中并运行。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 桂林理工大学 一种基于Q-learning的云资源负载调度方法
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