[发明专利]一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法

说明书

本发明公开了一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法，包括，采集云平台运行的不同原始数据资源并进行数据预处理；利用马尔科夫博弈策略对预处理后的数据资源进行特征过滤和选择，计算特征参数权重，得到资源划分参数因子；利用资源划分参数因子构建基于深度强化学习的资源划分管理模型；对资源划分管理模型进行训练并输出划分管理结果，得到当前环境下的最优资源划分管理参数配置组合。本发明通过马尔科夫博弈策略找到资源划分参数因子，确定了资源划分的准确度，同时，结合深度强化学习策略构建资源划分管理模型得到最优参数配置组合，为资源划分管理提供了最优选择，增加了云平台资源管理的合理性，并提升了用户使用体验。

技术领域

本发明涉及云计算、资源划分的技术领域，尤其涉及一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法。

背景技术

云计算产业在全球范围飞速发展,吸引越来越多的企业及个人用户将其业务转移到云市场，在云计算中,云用户的需求有不同特性,部分用户对资源需求迫切,也存在用户对价格较为敏感；云提供商一般提供两种市场模式:商品市场模式和拍卖市场模式,来满足云用户的多样化需求，云提供商资源有限,将所拥有的资源合理地划分到不同市场模式中满足云用户的需求,从而获取更多收益。

目前，现有的云平台资源划分管理存在以下问题，一、浏览器有URL(UniformResource Locator，统一资源定位符)长度限制，不能无限制的合并资源；二、用户在访问不同页面的时候，由于两个页面的URL不一样导致用户不能利用浏览器缓存来加快对这两个页面共有资源的访问速度；因此，现有针对资源划分管理的技术方案并不成熟，无法满足云平台大数据环境下的全面应用。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法，能够解决现有云平台资源管理不合理而影响用户体验的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，采集云平台运行的不同原始数据资源并进行数据预处理；利用马尔科夫博弈策略对预处理后的所述数据资源进行特征过滤和选择，计算特征参数权重，得到资源划分参数因子；利用所述资源划分参数因子构建基于深度强化学习的资源划分管理模型；对所述资源划分管理模型进行训练并输出划分管理结果，得到当前环境下的最优资源划分管理参数配置组合。

作为本发明所述的一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法的一种优选方案，其中：采集所述不同原始数据资源包括，根据所述云平台运行不同类型的资源，获取不同参数配置下的数据资源完成时间，整理得到原始参数数据信息；利用所述原始参数数据信息分析归纳所述云平台的所有可配置参数，筛除对资源运行性能无关的参数；结合参数调优准则初步确定一组可能对所述云平台资源运行性能有较大影响的参数候选子集。

作为本发明所述的一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法的一种优选方案，其中：所述数据预处理包括，利用One-Hot编码策略将所述不同原始数据资源中的参数数据转换为统一的虚拟变量；标准化所述虚拟变量，减去其平均值并除以标准差，使得所述参数的不同配置值由数学数值替代，形成数值型参数。

作为本发明所述的一种基于马尔科夫博弈的资源划分管理方法的一种优选方案，其中：获得所述资源划分参数因子包括，基于聚类策略利用所述马尔科夫博弈策略删除所述数据中的无关特征参数；结合Lasso计算过滤后的所有相关特征参数的权重；依次比对计算后的所述权重，判断所述相关特征参数对所述云平台资源运行性能的影响；所述权重越大则影响越大，定义与较大所述权重相对应的所述相关特征参数作为所述资源划分参数因子。