摘要
本发明提供一种资源调度方法、装置、设备、介质及计算机程序产品,方法包括:将接收到的业务需求信息转换为资源需求参数;基于资源数据预测模型对调度节点的资源数据信息和资源需求参数进行相关性评估,得到业务所需资源;资源数据预测模型是基于历史资源数据对LSTM模型进行训练得到的;资源数据预测模型的参数是在模型训练阶段,以LSTM的损失值作为适应度值,LSTM的参数作为粒子群,基于粒子群优化算法对粒子群进行种群迭代优化得到的最优参数组合;基于业务所需资源和资源调度模型确定资源调度方案。本发明通过统一的节点资源数据管理,再应用粒子群优化算法和LSTM模型训练历史资源数据,实现资源需求的高效调度以及精准调度。
技术关键词
资源调度方法
数据预测模型
资源调度模型
LSTM模型
粒子群优化算法
资源调度算法
计算机程序产品
主节点
非暂态计算机可读存储介质
大语言模型
资源调度装置
处理器
正则化参数
位置更新
系统为您推荐了相关专利信息
太阳能发电系统
留一交叉验证
校园
粒子群优化算法
模拟退火算法
资源调度模型
资源调度方法
特征提取模块
DBN算法
Attention机制
列车自动驾驶方法
纵向动力学
动态
车钩系统
车厢
单体电池
数据驱动模型
健康状态预测
充电电压曲线
局部时空特征