一种基于深度强化学习的计算资源分配方法及装置

本发明提出一种基于深度强化学习的计算资源分配方法和装置，基于深度强化学习的计算资源分配方法，能够提取系统中的物理机、虚拟机等特征信息，通过使用编码器进行特征提取，结合深度强化学习模型进行决策，在复杂多样的约束条件下，实时满足用户的在线请求，有效利用资源池中的CPU资源与内存资源，并且通过动作掩码进一步优化模型效果，提升系统资源利用率。