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強化學習和機器學習相結合的云軟件服務資源分配方法

1124   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:01:12
本發明涉及一種強化學習和機器學習相結合的云軟件服務資源分配方法。建立面向變化負載的管理操作決策模型。首先，使用強化學習方法，針對歷史數據計算每一管理操作在不同環境、狀態下的Q值；其次，使用機器學習方法，基于Q值預測模型，輸入環境和狀態，就能預測每一管理操作的Q值；最后，根據Q值預測模型，在運行時進行管理操作決策，通過反饋控制，逐步推理合適的資源分配方案。本發明方法使用在實際應用RUBiS中，結果顯示：本發明方法能夠提高云應用資源分配的有效性，管理操作決策的正確性達到92.3%，相比傳統機器學習方法，資源分配效果提高約6%。
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“強化學習和機器學習相結合的云軟件服務資源分配方法” 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，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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