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一种基于强化学习的数据中心服务器功耗管理与优化方法

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的数据中心服务器功耗管理与优化方法。本发明使用强化学习方法来解决数据中心的功耗管理与优化问题,通过连续地观察数据中心这一随机系统的负载到达、负载分布与功耗使用信息,序贯地做出决策。即根据每个时刻观察到的状态,从可用的行动集合中选用一个行动做出决策。决策者根据新观察到的状态,再作新的决策,依此反复地进行。本发明可以无需任何先验知识,直接在线优化数据中心的负载分配策略,从而降低数据中心的整体运行功耗。

著录项

  • 公开/公告号CN109324875A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201811129629.0

  • 申请日2018-09-27

  • 分类号G06F9/455(20060101);G06F9/48(20060101);G06F1/329(20190101);

  • 代理机构33246 杭州千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人周希良

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2024-02-19 06:50:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F9/455 申请日:20180927

    实质审查的生效

  • 2019-02-12

    公开

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