劉洋宇 劉亮 李薛劍
摘要:目前,現有的虛擬機資源調度算法主要采用基于啟發式的方法。然而,針對不同類型的云任務,各種啟發式調度算法的性能表現存在差異,若采用通用的啟發式算法,可能導致集群資源被嚴重浪費。研究運用強化學習的方法,實現了一種對虛擬機資源進行自主學習的調度策略,并使用CloudSim仿真平臺進行仿真實驗。通過與幾種傳統的啟發式調度算法進行對比,驗證了強化學習在資源調度中的可行性和有效性。
關鍵詞:資源調度;啟發式方法;強化學習;仿真實驗
中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2024)05-0052-04