典型文献
异构云环境下AHP定权的多目标强化学习作业调度方法
文献摘要：
随着新型基础设施建设(新基建)的加速,云计算将获得新的发展契机.数据中心作为云计算的基础设施,其内部服务器不断升级换代,这造成计算资源的异构化.如何在异构云环境下,对作业进行高效调度是当前的研究热点之一.针对异构云环境多目标优化调度问题,设计一种AHP定权的多目标强化学习作业调度方法.首先定义执行时间、平台运行能耗、成本等多个目标,其中定义服务延迟成本以描述用户对服务质量的满意程度;然后设计面向异构资源的多目标调度综合评价方法,利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定各个目标的权重;最后将该方法引入Q-learning的奖励值计算,使其能反映异构云环境下作业的总体执行情况,并对后续抵达的作业起到良好的经验学习作用.实验结果表明,所提出的方法优于大部分对比方法,能够较好地优化作业执行效率和保障用户及服务提供商的利益.
文献关键词：
强化学习;多目标;作业调度;异构资源;服务延迟成本
中图分类号：
作者姓名：
袁景凌;陈旻骋;江涛;李超
作者机构：
武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240
文献出处：
引用格式：
[1]袁景凌;陈旻骋;江涛;李超-.异构云环境下AHP定权的多目标强化学习作业调度方法)[J].控制与决策,2022(02):379-386
A类：
服务延迟成本
B类：
云环境,定权,强化学习,习作,作业调度,调度方法,新型基础设施建设,新基建,发展契机,数据中心,服务器,升级换代,计算资源,异构化,多目标优化调度,调度问题,执行时间,平台运行,运行能耗,满意程度,异构资源,多目标调度,综合评价方法,analytic,hierarchy,process,learning,奖励值,下作,执行情况,抵达,经验学习,比方,优化作业,执行效率,服务提供商
AB值：
0.395864
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