[发明专利]一种基于多智能体强化学习的多数据中心协同节能方法有效
| 申请号： | 202110333237.1 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113064480B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 冉泳屹;汪昊;雒江涛;赵雷;胡一健 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F1/3234 | 分类号： | G06F1/3234;G06F1/20;G06F9/48;G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 伍旭伟 |
| 地址： | 400000 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的多数据中心协同节能方法，根据每个数据中心的机柜出风口温度和机柜的负载，对每个数据中心中的IT系统单元、冷却系统单元分别建模得到IT负载模型和热模型；根据多数据中心混合系统在云端执行任务时的时延建立传输时延模型，结合得到的IT负载模型和热模型，得到目标函数；根据单数据中心IT‑冷却系统的状态空间和任务调度的行动空间，结合所述目标函数，构建参数化多智能体深度强化学习模型；利用参数化多智能体深度强化学习模型训练AI引擎；对每个数据中心，将采集到的实时数据中心状态信息输入到训练好的AI引擎中，输出单数据中心IT‑冷却系统的最优控制策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 强化 学习 多数 中心 协同 节能 方法 | ||
【主权项】：
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