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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供一种基于改进深度双Q网络的SaaS软件负载均衡方法，涉及负载调节领域，包括：S1：构建智能体，智能体包括：负载均衡模型、SaaS软件负载均衡环境模型和负载均衡优化问题模型；S2：设置智能体的状态空间、动作空间和奖励函数；S3：通过改进双深度Q网络对状态空间、动作空间和奖励函数进行迭代优化，获得优化后的智能体；S4：通过优化后的智能体进行SaaS软件的负载均衡调度。本发明通过改进双深度Q网络对状态空间、动作空间和奖励函数进行迭代优化，克服了Q值偏高和局部最优问题，显著提高了优化后的智能体进行SaaS软件的负载均衡调度时的稳定性和效率。
主权项：1.一种基于改进深度双Q网络的SaaS软件负载均衡方法，其特征在于，包括步骤：S1：构建智能体，智能体包括：负载均衡模型、SaaS软件负载均衡环境模型和负载均衡优化问题模型；S2：设置智能体的状态空间、动作空间和奖励函数；S3：通过改进双深度Q网络对状态空间、动作空间和奖励函数进行迭代优化，获得优化后的智能体；S4：通过优化后的智能体进行SaaS软件的负载均衡调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于改进深度双Q网络的SaaS软件负载均衡方法
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