基于强化学习的虚拟机资源调度模型研究

作者: 刘洋宇 刘亮 李薛剑

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摘要:目前,现有的虚拟机资源调度算法主要采用基于启发式的方法。然而,针对不同类型的云任务,各种启发式调度算法的性能表现存在差异,若采用通用的启发式算法,可能导致集群资源被严重浪费。研究运用强化学习的方法,实现了一种对虚拟机资源进行自主学习的调度策略,并使用CloudSim仿真平台进行仿真实验。通过与几种传统的启发式调度算法进行对比,验证了强化学习在资源调度中的可行性和有效性。

关键词:资源调度;启发式方法;强化学习;仿真实验

中图分类号:TP311 文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2024)05-0052-04

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