基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的在線離線混部云環(huán)境下的調(diào)度框架

摘要： 目前針對云計算平臺的強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度算法考慮的場景較單一，或者忽略了任務(wù)的資源約束并簡單地將所有機(jī)器看作同一類型，存在資源利用率較低及調(diào)度效率不高等不足。為了解決云環(huán)境中的在線離線混部調(diào)度問題，提出JobFusion框架。首先，通過集成帶連通性約束的層次要素算法，在基于虛擬化技術(shù)的云計算平臺中構(gòu)建高效的資源劃分方案；其次，為了解決擴(kuò)展性問題，使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對具有任意層次約束關(guān)系...