[发明专利]一种基于深度强化学习的集群资源管理和任务调度方法及系统在审
| 申请号： | 202010581407.3 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111966484A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 张正超;肖臻;毛航宇;潘丽晨 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/48;G06F9/54;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习的集群资源管理和任务调度方法及系统。该方法将需要运行的任务放置于待调度任务队列；通过资源调度管理智能体依次处理待调度任务队列中的任务，根据集群资源状况和任务的资源需求产生调度决策；所述资源调度管理智能体是根据在集群上运行的历史任务记录，使用深度强化学习的方法训练得到的神经网络；根据调度决策，将任务调度至集群中对应的机器上执行。本发明能够提高集群资源的利用率和系统吞吐率，并使得计算机集群资源分配可以在任务负载情况变化时自适应；本发明能够使得任务的响应时间更短，能够在相同负载的情况下减少集群机器数目，对于节省能源保护环境有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 集群 资源管理 任务 调度 方法 系统 | ||
【主权项】：
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