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一种基于深度强化学习的云作业调度方法

摘要

本发明涉及云计算资源调度领域,更具体地,涉及一种基于深度强化学习的云作业调度方法,包括:接收用户发送的用户作业;对用户作业进行解耦,获取就绪作业集;通过作业调度器对就绪作业集进行调度;所述调度为按照调度策略采取动作,将就绪作业集中的作业部署到相应的虚拟机上;通过虚拟机执行作业,并且返回执行结果;收集训练样本,建立经验池;所述训练样本用于存储就绪作业集状态、虚拟机状态、动作和回报值;所述回报值为采取动作获得的回报;判断经验池内的训练样本数量是否小于阈值,若小于阈值则重新接收用户发送的用户作业,否则利用经验池中的训练样本优化作业调度器;利用优化后的作业调度器进行调度。本发明能缩短用户作业完工时间。

著录项

  • 公开/公告号CN112698911A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东石油化工学院;

    申请/专利号CN202011578884.0

  • 申请日2020-12-28

  • 分类号G06F9/455(20060101);G06F9/48(20060101);G06F9/50(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构44446 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人林伟斌

  • 地址 525000 广东省茂名市官渡二路139号大院

  • 入库时间 2023-06-19 10:43:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-17

    授权

    发明专利权授予

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