foursevenlove
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1 year ago Description 根据新学期总体安排 第四次研讨会主题为： Adaptive and Efficient Resource Allocation in Cloud Datacenters Using Actor-Critic Deep Reinforcement Learning
欢迎大家参加，提出各种想法，在该 issue 下面进行讨论~
🕣时间：10月10日晚8:00 🌍地点：飞书会议 📠会议号：516334627
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分享人：司琦 @foursevenlove 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9635652 使用 Actor-Critic 深度强化学习在云数据中心中进行自适应和高效的资源分配 摘要 云数据中心规模不断扩大，需要自动化资源配置以最好地满足要求低延迟和高能效。然而，由于动态的系统状态和不同的用户需求，有效的资源云中的分配面临着巨大的挑战。现有的云资源分配方案大多无法有效处理动态云环境，因为它们依赖于云系统的先验知识，这可能导致过度的能源消耗和降级的服务质量 (QoS)。为了解决这个问题，我们提出了一种自适应且高效的云资源分配方案基于 Actor-Critic 深度强化学习 (DRL)。首先，actor参数化策略（分配资源）并选择根据评论家（评估行动）评估的分数采取行动（安排工作）。接下来，资源分配策略更新为使用梯度上升，同时通过优势函数降低策略梯度的方差，提高了训练效率建议的方法。我们使用来自谷歌云数据中心的真实数据进行了广泛的模拟实验。结果表明我们的方法可以在延迟和工作解雇率方面获得卓越的 QoS，同时提高能源效率，比较两种先进的基于 DRL 的方法和五种经典的云资源分配方法。