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
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷鈷酸鋰錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正負極三元前驅體磷酸鐵正極材料石油焦針狀焦包覆瀝青人造石墨硅碳負極硅氧負極電解液隔膜隔膜電解液電芯

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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
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基于深度強化學習的容器云集群資源利用優(yōu)化方法

1022 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 07:03:20

本發(fā)明提出一種基于深度強化學習的容器云集群資源利用優(yōu)化方法，包括：對原始負載數(shù)據進行預處理并組裝為輸入狀態(tài)s；構建深度Q網絡模型，將輸入狀態(tài)s輸入深度Q網絡模型中，深度Q網絡模型以一定概率隨機選取動作a，或選取使深度Q網絡模型最優(yōu)的動作a，執(zhí)行一次超賣比預測；通過獎勵函數(shù)對所選取的動作a進行評估，得到獎勵r并進入下一狀態(tài)s′；將輸入狀態(tài)s、動作a、獎勵r、下一狀態(tài)s′組成四元組并作為訓練樣本放入緩存中；當達到預設的訓練間隔時，從緩存中采樣e個訓練樣本并輸入深度Q網絡模型中進行訓練，更新深度Q網絡模型的參數(shù)；當深度Q網絡模型經過E輪訓練后，將完成參數(shù)更新的深度Q網絡模型應用于確定超賣策略。

聲明：

“基于深度強化學習的容器云集群資源利用優(yōu)化方法” 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(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)