您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于强化学习的在线离线混部云环境下的调度框架
学术论文 | 更新时间:2024-05-31
    • 基于强化学习的在线离线混部云环境下的调度框架

    • Scheduling framework based on reinforcement learning in online-offline colocated cloud environment

    • 在云计算平台强化学习调度领域,JobFusion框架通过资源划分、图卷积神经网络嵌入和强化学习模型,提升了资源利用率并降低了任务完成时间。
    • 通信学报   2023年44卷第6期 页码:90-102
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2023119    

      中图分类号: TP18
    • 网络出版日期:2023-06

      纸质出版日期:2023-06-25

    移动端阅览

  • 马玲, 樊漆亮, 许婷, 等. 基于强化学习的在线离线混部云环境下的调度框架[J]. 通信学报, 2023,44(6):90-102. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023119.

    Ling MA, Qiliang FAN, Ting XU, et al. Scheduling framework based on reinforcement learning in online-offline colocated cloud environment[J]. Journal on communications, 2023, 44(6): 90-102. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023119.

  •  
  •  

0

浏览量

366

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

面向网络性能优化的虚拟计算资源调度机制研究
云计算环境下的网络技术研究
基于软提示微调和强化学习的网络安全命名实体识别方法研究
云环境下协同作业的密码服务优化调度算法
M-RSF:面向Unikernel的一种多级反馈队列任务调度机制

相关作者

王煜炜
刘敏
房秉毅
秦晨翀
闫小龙
徐雷
张云勇
吴俊

相关机构

中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
中国联合网络通信集团有限公司
中国科学院计算技术研究所,北京 100190;2.中国科学院大学,北京 100049;3.中国联合网络通信集团有限公司
中国联通研究院
0