龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：湖南科技学院
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的云计算平台实时CPU负载平衡方法及系统，包括S1、构建实时CPU负载数据集；S2、解析和预处理实时CPU负载数据集；S3、识别当前的资源利用模式和潜在的负载高峰；S4、基于时序分析结果，利用深度Q网络模型构建负载平衡策略决策模型；S5、优化策略；S6、通过策略生成具体的资源分配和任务调度方案；S7、执行任务迁移和负载均衡操作；S8、不影响系统性能的前提下完成资源调整；S9、进行策略的在线更新和改进；S10、重复执行步骤S1至S9。本发明能够自适应地学习和优化负载平衡策略，从而实现实时、高效的CPU负载平衡。
主权项：1.一种基于强化学习的云计算平台实时CPU负载平衡方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在云计算平台上部署数据收集模块，实时监控各虚拟机和物理节点的CPU使用率、任务队列长度及其他关键性能指标，构建实时CPU负载数据集；S2、将收集到的实时CPU负载数据集通过高速数据传输通道输入至负载分析模块，解析和预处理实时CPU负载数据集；S3、在负载分析模块中，采用滑动窗口技术对预处理后的实时CPU负载数据集进行时序分析，识别当前的资源利用模式和潜在的负载高峰；S4、基于时序分析结果，利用深度Q网络模型构建负载平衡策略决策模型，定义状态空间、动作空间和奖励函数；S5、在深度Q网络模型训练过程中，利用历史CPU负载数据集和模拟环境进行多次迭代，优化策略；S6、将经过训练和优化的负载平衡策略部署到决策模块，通过策略生成具体的资源分配和任务调度方案；S7、在决策模块中，实时计算各虚拟机和物理节点的负载平衡策略，并根据当前负载状态调整CPU资源分配，执行任务迁移和负载均衡操作；S8、动态调整过程中，使用快速迁移算法和增量式资源分配策略，确保在不影响系统性能的前提下完成资源调整；S9、持续监控调整后的负载情况，通过反馈机制将实时负载状态和策略执行效果反馈给强化学习模块，进行策略的在线更新和改进；S10、重复执行步骤S1至S9，逐步提高云计算平台的实时CPU负载平衡效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技学院 基于强化学习的云计算平台实时CPU负载平衡方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号