本文選題：Options + 蟻群算法��； 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2015年04期

【摘要】：為了提高云環(huán)境的可靠性,對虛擬資源的管理是一個關(guān)鍵.針對虛擬機(jī)的自適應(yīng)配置問題,提出一種分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)Options和蟻群優(yōu)化算法融合的方法 A-HRL.該方法記錄螞蟻遍歷過程中留下的信息素,利用信息素變化率引入粗糙度概念,并根據(jù)粗糙度閾值創(chuàng)建子目標(biāo)實(shí)現(xiàn)任務(wù)分層.將A-HRL算法應(yīng)用于虛擬機(jī)自適應(yīng)配置中,通過創(chuàng)建任務(wù)組和虛擬機(jī)可用性評估表監(jiān)督每個任務(wù)的進(jìn)度與質(zhì)量,最大限度地提高每個應(yīng)用的性能.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,A-HRL算法比傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法性能更優(yōu).
[Abstract]:In order to improve the reliability of the cloud environment, the management of virtual resources is a key. Aiming at the problem of adaptive configuration of virtual machines, a method of integrating hierarchical reinforcement learning Options and ant colony optimization algorithm (A-HRL.) is proposed to record the pheromone left in the ant traversal process, and use the pheromone change rate to introduce the concept of roughness. A-HRL algorithm is applied to the adaptive configuration of virtual machines by creating sub targets based on the roughness threshold. By creating task groups and virtual machine availability assessment tables to monitor the progress and quality of each task and maximize the performance of each application. The experimental results show that the A-HRL algorithm is better than the traditional reinforcement learning algorithm. The performance is better.

【作者單位】： 廣東石油化工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與電子信息系;太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：云計(jì)算中虛擬機(jī)資源與應(yīng)用系統(tǒng)參數(shù)的協(xié)同自適應(yīng)配置研究基金項(xiàng)目(61272382)資助
【分類號】：TP302;TP18

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本文編號：1841460