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基于深度强化学习的容器云集群资源利用优化方法

1001   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:03:20
本发明提出一种基于深度强化学习的容器云集群资源利用优化方法，包括：对原始负载数据进行预处理并组装为输入状态s；构建深度Q网络模型，将输入状态s输入深度Q网络模型中，深度Q网络模型以一定概率随机选取动作a，或选取使深度Q网络模型最优的动作a，执行一次超卖比预测；通过奖励函数对所选取的动作a进行评估，得到奖励r并进入下一状态s′；将输入状态s、动作a、奖励r、下一状态s′组成四元组并作为训练样本放入缓存中；当达到预设的训练间隔时，从缓存中采样e个训练样本并输入深度Q网络模型中进行训练，更新深度Q网络模型的参数；当深度Q网络模型经过E轮训练后，将完成参数更新的深度Q网络模型应用于确定超卖策略。
声明：
“基于深度强化学习的容器云集群资源利用优化方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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