【摘 要】
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针对云计算系统中的任务调度问题,提出了一个基于双重深度强化学习的调度优化策略(double deep reinforcement learning for energy-efficient scheduling,DDRLS),在确保任务
【机 构】
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辽宁民族师范高等专科学校民族文化与职业教育系
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针对云计算系统中的任务调度问题,提出了一个基于双重深度强化学习的调度优化策略(double deep reinforcement learning for energy-efficient scheduling,DDRLS),在确保任务能够按时完成的情况下减少执行任务的能耗。首先,DDRLS采用了两个神经网络来解决强化学习中的“过估计”问题。然后,为了避免梯度消失,DDRLS采用整流线性单位(ReLU)函数作为激活函数。最后采用仿真实验,将DDRLS与现有的策略进行对比。结果表明,DDRLS能确保任务按时
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