【摘 要】
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为了提高云环境的可靠性,对虚拟资源的管理是一个关键.针对虚拟机的自适应配置问题,提出一种分层强化学习Options和蚁群优化算法融合的方法 A-HRL.该方法记录蚂蚁遍历过程中
【机 构】
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广东石油化工学院计算机科学与电子信息系,太原科技大学电子信息工程学院,
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为了提高云环境的可靠性,对虚拟资源的管理是一个关键.针对虚拟机的自适应配置问题,提出一种分层强化学习Options和蚁群优化算法融合的方法 A-HRL.该方法记录蚂蚁遍历过程中留下的信息素,利用信息素变化率引入粗糙度概念,并根据粗糙度阈值创建子目标实现任务分层.将A-HRL算法应用于虚拟机自适应配置中,通过创建任务组和虚拟机可用性评估表监督每个任务的进度与质量,最大限度地提高每个应用的性能.实验结果表明,A-HRL算法比传统的强化学习算法性能更优.
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