基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
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基于深度強化學習的數據中心資源離線調度方法

692 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 07:01:13

本發(fā)明涉及計算機技術領域，特別涉及一種基于深度強化學習的數據中心資源離線調度方法。深度強化學習可以為資源調度管理的人為啟發(fā)式方法提供一個可行的替代方案。通過不斷學習，深度強化學習方法可以針對特定工作負載(例如周期性負載或隨機負載)進行優(yōu)化，并在各種條件下保持高質量優(yōu)化調度結果。把最小化平均作業(yè)slowdown(系統(tǒng)減緩時間)作為優(yōu)化目標，通過計算離線調度中每一次調度的獎勵值，引導深度網絡向著目標優(yōu)化，最終向著最優(yōu)目標訓練。結果顯示，在本發(fā)明的大量實施例測試中，使用深度強化學習的離線調度方法的slowndown遠低于SJF(最短作業(yè)優(yōu)先算法)等傳統(tǒng)的優(yōu)化作業(yè)調度方法，體現出深度強化學習方法在這一領域的優(yōu)勢。

聲明：

“基于深度強化學習的數據中心資源離線調度方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)