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Using reinforcement learning to facilitate dynamic resource allocation

机译:使用强化学习促进动态资源分配

摘要

One embodiment of the present invention provides a system that allocates resources to projects in a computer system. During operation, the system determines a current demand by a project for a resource, and a current allocation of the resource to the project. The system also uses a computational model to compute an expected long-term utility of the project for the resource. Next, the system trades the resource between the project and other projects in the computer system to optimize expected long-term utilities. During this process, the system uses a reinforcement learning technique to update parameters of the computational model for the expected long-term utility of the project based on performance feedback.
机译:本发明的一个实施例提供了一种将资源分配给计算机系统中的项目的系统。在操作期间,系统确定项目对资源的当前需求以及资源对项目的当前分配。该系统还使用计算模型来为资源计算项目的预期长期效用。接下来,系统在项目与计算机系统中的其他项目之间交换资源,以优化预期的长期效用。在此过程中,系统使用强化学习技术根据性能反馈为项目的预期长期效用更新计算模型的参数。

著录项

  • 公开/公告号US8468041B1

    专利类型

  • 公开/公告日2013-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DAVID VENGEROV;

    申请/专利号US20040021147

  • 发明设计人 DAVID VENGEROV;

    申请日2004-12-22

  • 分类号G06Q10/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 16:46:36

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