[发明专利]一种基于联合强化学习策略的多目标云工作流调度方法有效
| 申请号： | 202110024639.3 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112685165B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 李慧芳;王彬阳;黄姜杭;王一竹;黄经纬;邹伟东;柴森春;夏元清 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/455;G06N20/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 代丽 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联合强化学习策略的多目标云工作流调度方法，通过对工作流请求和云资源的属性和方法进行扩展建立了强化学习agent联合策略模型，使调度模型更加贴合实际的工作流应用场景，在行为选择时综合考虑调度进程、各决策子网络以及历史决策信息的影响，使得最终选择的行为更为合理，进一步提升了算法产生非支配解集的主导性和多样性，有效提高了方法的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 强化 学习 策略 多目标 工作流 调度 方法 | ||
【主权项】：
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