[发明专利]一种基于深度强化学习的多资源服务功能链调度方法有效
| 申请号： | 202211258257.8 | 申请日： | 2022-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN115562832B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 赵来平;何瑞;陈胜;周钰雯 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/50;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京保识知识产权代理事务所(普通合伙) 11874 | 代理人： | 刘元 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的多资源服务功能链调度方法，属于深度强化学习及资源调度技术领域；本发明利用深度强化学习解决多条服务功能链上多种资源调度的问题，提出了一种深度强化学习方法来解决资源调度问题，本发明将多资源的服务功能链调度问题转化为一个强化学习问题，构建了强化学习所需要的交互环境，然后又给智能体设置了一个与优化目标(即平均作业完成时间最短)相匹配的奖励函数，最后得到一个满意的SFC调度方案。通过实验结果表明，DRL方法可以显著减少平均作业完成时间，相对于随机方法，DRL方法可以最多节约39.937％的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 资源 服务 功能 调度 方法 | ||
【主权项】：
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