基于深度强化学习的异构云任务调度研究

来源 :太原师范学院学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wuyu9603
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在云环境下,如何在兼顾应用性能和虚拟机资源利用率的前提下,将大规模、动态的工作负载分配给云服务器是一个重要的挑战.为了解决这个问题,提出一种智能云任务调度器,针对任务的动态未知性,使用K-means实现任务聚类,获取任务类型.在此基础上,为解决云环境中动态异构性问题提出了基于异构感知的深度确定性策略梯度优化调度方法CDDPG.最后在阿里巴巴集群数据跟踪下进行了实验.结果表明,该调度器在响应时间和VM实例间负载均衡方面都有所提升.
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目的:研究健康成人因强烈排尿感而引起的与排尿控制相关的脑功能网络的改变。方法:选择年龄2550岁健康受试者43例(男20例,女23例),均为右利手。分别在膀胱空虚和强烈排尿感状态进行两次静息态功能性核磁共振成像(rs-fMRI)扫描。使用自动解剖标记(AAL)图谱将大脑皮层和皮层下结构分割为90个脑区,并计算90个脑区之间的Pearson相关系数,即功能连接(FC),构建2种状态下的脑功能网络,使用配对样本t检验(P<0.05,FDR校正后)来检测2种状态下脑区间FC差异的显著性。结果:与膀胱空虚状
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