一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统

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一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统
申请号:CN202411015242
申请日期:2024-07-26
公开号:CN118860607B
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统,属于云计算系统数据中心节能优化技术领域,所述方法包括以下步骤:S1、建立仿真模型,确定研究对象的智能体和环境;S2、基于仿真模型以及数据中心服务器信息建立MDP模型;S3、基于MDP模型,开发Deep MAHHQN算法,对智能体进行训练,更新策略网络和价值网络,建立形成初步的资源休眠调度策略;S4、将初步控制策略部署到实际数据中心,指导数据中心各服务器智能体对数据中心服务器开关机以及功率管理进行调度决策,并与实际环境进行交互,对调度策略进行持续更新优化,直到达到预期仿真结果。本发明能够满足够根据数据中心的实际情况动态调整资源的分配,最大程度地提高能源利用效率。
技术关键词
数据中心机房 服务器开关机 参数 仿真模型 策略 决策 混合网络 状态空间模型 仿真环境 资源 功率管理 多智能体强化学习 节能优化技术 信息感知系统 状态更新 功率控制模块 仿真器
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