基于Q-Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法

摘要

本发明提出一种基于Q‑Learning的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化指导方法，主要目的是通过调整多维度优化指标中各指标权重，准确地指导多维度优化指标的拓扑映射方法优化方向，进而获取更优的并行应用多维度通信性能拓扑映射方案。本发明首先确定Q‑table结构、奖励机制、更新函数，然后利用Q‑Learning算法更新Q‑table信息，为当前状态选择一个较为合适的动作，进而逐步逼近最佳状态，获得更优的并行应用多维度通信性能拓扑映射优化方向。与同类方法相比，本发明可以快速并准确地解决多维度优化函数的权重调整问题，从而更好地优化并行应用通信性能。