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为了解决虚拟设备资源利用率低,能源消耗高等问题,设计了基于机器学习的虚拟设备决策算法.首先利用机器学习提出虚拟设备决策的优化算法,将机器学习与传统虚拟设备决策算法结合提出了基于机器学习的虚拟设备决策算法优化,解决了设备受资源限制的问题.然后利用机器学习技术中的DQN算法完成对虚拟设备决策算法的实现,通过系统自主学习,分析用户需求及软硬件环境,提出多种虚拟设备配置方案,最后经过系统对比选择出符合用户需求,同时资源消耗最优的虚拟设备配置方案.