【摘 要】
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云数据中心的高速发展带来了非常强大的计算能力,但是伴随产生的能耗问题也日益严重。为了降低云数据中心内物理服务器的能耗开销,首先利用强化学习对虚拟机放置问题进行建模
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61472139);华东理工大学2017年教育教学规律与方法研究项目(ZH1726107)资助
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云数据中心的高速发展带来了非常强大的计算能力,但是伴随产生的能耗问题也日益严重。为了降低云数据中心内物理服务器的能耗开销,首先利用强化学习对虚拟机放置问题进行建模,随后结合实际问题从状态聚合和时间信度两个方面对Q-Learning(λ)算法进行优化,最后通过云仿真平台CloudSim和实际数据集对虚拟机放置问题进行实验。实验结果表明,与Q-Learning算法、Greedy算法和PSO算法相比,优化后的Q-Learning(λ)算法更有效地降低了物理服务器的能耗开销,同时针对不同数量的虚拟机放置请求也能够
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