基于改進(jìn)元學(xué)習(xí)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)集群調(diào)度優(yōu)化
【摘要】：
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep reinforcement learning, DRL)在計(jì)算機(jī)集群調(diào)度任務(wù)中展現(xiàn)出了巨大潛力.然而,現(xiàn)有的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的集群調(diào)度方法缺乏足夠的泛化性,導(dǎo)致其無法有效應(yīng)對(duì)高度動(dòng)態(tài)且變化頻繁的集群環(huán)境.為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),提出...
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