[发明专利]一种基于强化学习的大数据服务系统

权利要求书

1.一种基于强化学习的大数据服务系统，包括交互层、服务层、功能层、存储层、整理层、模型层和缓冲层，其特征在于：所述交互层、服务层、功能层、存储层设于同一服务器组，整理层、模型层、缓冲层设于另一服务器组；

所述交互层提供与用户的交互；

所述服务层提供用户交互所需的任务调度和缓冲；

所述功能层提供数据业务处理的功能；

所述存储层提供数据存储功能；

所述整理层对用户提供的算法代码进行整理；

所述模型层运行用户提供的算法代码；

所述缓冲层提供用户算法代码运行过程所需的数据缓冲。

2.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述交互层包括页面前台模块、数据可视化模块、数据交互接口，其中：

页面前台模块提供网页界面；

数据可视化模块提供数据的可视化图像；

数据交互接口提供数据上传下载的接口。

3.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述服务层包括交互后台模块、数据缓冲模块、算法缓冲模块，其中：

交互后台模块提供任务调配，将用户算法代码中采用强化学习算法的代码发送至算法缓冲模块；

数据缓冲模块提供运行与交互所需数据的缓冲；

算法缓冲模块提供用户算法代码和用户算法代码运行过程所需的数据在用户交互上的缓冲，将从缓冲层接收的用户算法代码运行过程算法参数及从的用户算法代码发送至功能层以保存至存储层。

4.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述功能层包括功能模块、数据清理模块、数据整理模块，其中：

功能模块提供用户交互所需的应用功能；

数据清理模块对用户算法代码运行过程所需的数据进行清理，包括删除冗余数据、填写缺失值、光滑噪声数据；

数据整理模块对用户算法代码运行过程所需的数据的格式进行统一化处理。

5.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述存储层包括关系型数据库和分布式数据库。

6.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述整理层包括算法整理模块、版本缓冲模块，其中：

算法整理模块对用户提供的算法代码进行规范化整理操作；

版本缓冲模块提供算法整理模块操作过程中的版本回退功能，并在算法整理模块操作完成后将最后一个版本的用户算法代码发送至服务层。

7.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述模型层包括环境模型模块、策略模型模块，其中：

环境模型模块从整理层取得用户算法代码，运行用户算法代码中强化学习算法的环境模型；

策略模型模块从整理层取得用户算法代码，运行用户算法代码中强化学习算法的策略模型。

8.如权利要求1所述的基于强化学习的大数据服务系统，其特征在于：所述缓冲层包括缓冲数据库、参数数据库，其中：

缓冲数据库提供对模型层运行时的用户算法代码运行过程所需的数据缓冲，并在模型层运行结束后将数据发送至存储层；

参数数据库提供对模型层运行时的用户算法代码运行过程算法参数缓冲，并在模型层运行结束后将数据发送至服务层。