云計算環(huán)境作為互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)應(yīng)用環(huán)境的使用范圍越來越廣泛,而云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度算法的優(yōu)劣則直接關(guān)系到云環(huán)境的服務(wù)質(zhì)量,近年來一直是計算機領(lǐng)域研究和關(guān)注的重點問題。深度強化學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的優(yōu)秀表現(xiàn),將任務(wù)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為馬爾科夫決策過程后,使用深度強化學(xué)習(xí)的方式,構(gòu)建云環(huán)境中任務(wù)調(diào)度模型與獎勵函數(shù),并利用智能體調(diào)度CloudSim云環(huán)境下的計算任務(wù),最后通過實驗驗證該方式的有效性。

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【部分圖文】：

圖1包含10個任務(wù)的DAG圖

考慮到并行計算任務(wù)之間具有執(zhí)行邏輯或是數(shù)據(jù)傳遞的依賴關(guān)系，通常使用有向無環(huán)圖DAG來表示云計算任務(wù)以及任務(wù)依賴，如圖1所示。DAG任務(wù)圖G由二元組G=<T,E>組成，其中T是圖節(jié)點的集合，由圖中t1,t2,…,tn組成。每個節(jié)點都代表一個由一組計算指令構(gòu)成的任務(wù)，其下的數(shù)字代表此....

圖2基于HEFTCPOPRL的調(diào)度時長對比

本文的目標(biāo)是云環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度算法研究，由于在實際的云環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)執(zhí)行并評估調(diào)度較為昂貴，且此研究方向具有學(xué)術(shù)界較為認(rèn)可的仿真實驗環(huán)境，因此本文利用仿真實驗進(jìn)行算法性能驗證。云環(huán)境以及任務(wù)調(diào)度仿真使用澳大利亞墨爾本大學(xué)開源的CloudSim仿真實驗平臺[3]，計算任務(wù)參數(shù)，如內(nèi)....

本文編號：3942766