[发明专利]一种基于进化强化学习策略的并行云工作流调度方法在审
| 申请号： | 202210537383.0 | 申请日： | 2022-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN114860385A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 李慧芳;陈兵;田露之;黄姜杭;姚分喜;崔灵果;柴森春;张百海 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06F9/48;G06F9/50;G06N3/12;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京东方昭阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11599 | 代理人： | 方兰 |
| 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进化强化学习策略的并行云工作流调度方法，通过采用两个种群分别优化工作流执行时间和成本，并将种群个体设计为强化学习智能体，通过智能体与环境的交互学习以及基于粒子群优化算法的网络参数更新，实现了智能体网络的两级优化；在强化学习模型训练过程中，通过种群中的多个智能体与环境的并行交互与迭代学习，生成了丰富多样的动作选择经验序列，提高了搜索的多样性；同时，设计了互补启发式机制，利用调度方案的外部目标优势信息对Agent的动作选择概率进行微调与修正，使其更好地平衡工作流执行时间和成本之间的优化，提高了全局搜索能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 进化 强化 学习 策略 并行 工作流 调度 方法 | ||
【主权项】：
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