【摘 要】
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针对现有基于强化学习的云资源调度算法收敛速度慢的问题,在详细分析云作业执行流程后,采用了一种细粒度的云计算平台模型,设计了一种基于高斯过程回归和强化学习的云计算资
【机 构】
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广东石油化工学院理学院,广东石油化工学院计算机与电子信息学院
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针对现有基于强化学习的云资源调度算法收敛速度慢的问题,在详细分析云作业执行流程后,采用了一种细粒度的云计算平台模型,设计了一种基于高斯过程回归和强化学习的云计算资源调度算法。算法将资源分配问题转换为在服务等级协议约束下的资源分配最小化问题,并通过高斯过程回归加速最优策略的生成。在Cloud Sim平台下进行了仿真,实验结果证明了本文算法在一定程度上加速了最优策略的收敛。
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