[发明专利]一种基于Actor-Critic深度强化学习的SOC服务质量保障系统及方法有效
| 申请号： | 202011502510.0 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112612610B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 周德雨;何小德;陈宗朗;陈永杰 | 申请（专利权）人： | 广州竞远安全技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50 |
| 代理公司： | 广州圣理华知识产权代理有限公司 44302 | 代理人： | 肖勤 |
| 地址： | 510635 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Actor‑Critic深度强化学习的SOC服务质量保障系统，包括用户任务生成器、多个资源池、多个资源池任务最佳分配模块、业务任务调度器、业务负载评估模块、QoE评估模块；输入所有用户的任务列表，资源池占用情况、每一个用户的业务负载和当前空闲的资源池编号，以QoE作为效果评估反馈依据，运行Actor‑Critic深度强化学习算法，得到下一时刻用户待执行任务在资源池上的分配方案；根据任务分配方案，通过SOC平台的任务调度接口完成任务调度，指派相应的资源执行特定的用户的特定任务，为所有用户任务列表中罗列的任务寻找一种最优的资源分配方案，按最优的顺序安排用户的任务给资源池中的资源完成服务，使用户的主观质量感受QoE最大化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 actor critic 深度 强化 学习 soc 服务质量 保障 系统 方法 | ||
【主权项】：
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