[发明专利]一种基于异向强化学习的分布式数据中心选择方法在审
| 申请号： | 202011580622.8 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112700269A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 彭志平;李启锐;崔得龙;何杰光 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 | 代理人： | 林伟斌 |
| 地址： | 525000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及云计算资源调度领域，更具体地，涉及一种基于异向强化学习的分布式数据中心选择方法，该方法包括：获取数据中心信息和用户信息；所述数据中心信息包括：数据中心位置信息和数据中心计费信息；所述用户信息包括：用户位置信息和用户需求信息；收集训练样本，建立训练集；所述训练样本用于存储数据中心位置信息、数据中心计费信息和回报值；所述回报值为奖赏函数通过数据中心信息和用户位置信息计算获取的值；根据训练样本优化选择器；通过优化后的选择器选择数据中心。本发明能降低云服务成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 分布式 数据中心 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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