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基于自律計算的系統(tǒng)服務可信性自優(yōu)化方法

發(fā)布時間:2019-03-07 23:00
【摘要】:提出了一種基于Q學習的系統(tǒng)服務性能自優(yōu)化方法.該方法通過感知網絡系統(tǒng)的服務性能狀態(tài)參數變化,利用前饋神經網絡的非線性映射關系得到執(zhí)行動作,綜合系統(tǒng)服務性能變化情況及服務的可用性來計算環(huán)境獎賞函數值,利用Q學習的自學習特性和預測能力,使系統(tǒng)服務性能達到最優(yōu).仿真結果表明,該方法對優(yōu)化系統(tǒng)整體可信性和服務效用具有明顯的優(yōu)越性.
[Abstract]:A self-optimizing method of system service performance based on Q-learning is proposed. By sensing the change of the service performance state parameters of the network system, using the nonlinear mapping relationship of the feedforward neural network to get the execution action, the environmental reward function value is calculated by synthesizing the service performance change and service availability of the system. The self-learning characteristics and predictive ability of Q-learning are used to optimize the service performance of the system. The simulation results show that the proposed method is superior to the overall reliability and service utility of the optimization system.
【作者單位】: 河南科技大學電子信息工程學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(61003035,61142002) 河南省科技創(chuàng)新人才計劃項目(12410051006)
【分類號】:TP393.09

【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關會議論文 前1條

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相關博士學位論文 前7條

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相關碩士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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相關碩士學位論文 前5條

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本文編號:2436536

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