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一种云环境下基于强化学习的多目标任务调度算法

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目前,云计算作为一种与互联网联系紧密的新的计算模型受到工业和学术界的广泛关注.任务调度是影响云平台性能和用户体验的核心问题,其本质上是组合优化问题,因此也被证实为NP难问题.本文使用机器学习中的Q-learning算法结合经典的HEFT(Heterogeneous Earliest Finish Time)算法,拟提出一种新的多目标优化任务调度算法(Multi-objective Task Scheduling Algorithm based on Q-learning,QMTS).QMTS算法的主要思想是:首先,使用Q-learning算法中的自学习过程得到更加合理的任务排序;其次,在虚拟机分配阶段综合考虑任务最早完成时间和计算节点的计算成本;最后,以产生更小的makespan和总成本为目标函数对任务进行调度.实验结果表明,QMTS算法在任务调度中产生比其他三种经典调度算法更小的makespan和总成本,为今后任务调度算法的改进方式做出了新的探索.

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来源
《2018年全国高性能计算学术年会》|2018年|424-431|共8页
会议地点青岛
作者
Tong Zhao; 童钊; Deng Xiaomei; 邓小妹; Chen Hongjian; 陈洪剑; Mei Jing; 梅晶;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类一般性问题;
关键词
云计算; 机器学习; 多目标优化; 任务调度算法;

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