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深度强化学习——云计算中作业与资源协同自适应调度的理论及应用
本文围绕两个云工作流执行过程中的关键步骤——云工作流任务分配和虚拟化资源供给,研究以容器为新型虚拟化基本单元的云计算环境下,以协同方式进行多工作流自适应调度的理论问题、关键技术和方法;在确保满足用户服务等级协议前提下,**程度实现云服务供需双方的利益均衡。
在多项国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目、广东省科技计划项目等课题的支持下,课题组长期从事云计算关键技术、机器学习算法、多agent系统等领域的基础理论和应用研究,长期的积累为本课题的研究打下坚实的基础,使解决本课题关键科学问题,完成预期成果具有较高的可行性。 本项目研究成果可为相关科研领域人员提供参考和借鉴。
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