一种基于强化学习的集群系统智能运维系统

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的集群系统智能运维系统。该系统包括集群建模模块、多维态势感知模块、智能决策规划模块和效能评价模块，并结合多种强化学习算法，实现集群系统在复杂环境下的自主运维与动态管理。该系统通过引入深度Q网络（DQN）、Actor‑Critic蒙特卡洛树搜索（AC‑MCTS）和分布式近端策略优化（DPPO）等强化学习算法，优化维修时序和策略，从而降低系统的故障率和运维成本；快速恢复系统功能，减少系统因突发故障带来的性能损失；并确保任务协同与系统稳定性。