基于深度强化学习的微服务链级负载均衡方法

本发明提出了基于深度强化学习的微服务链级负载均衡方法，包括以下步骤：建立链级负载均衡场景下响应时间‑能耗模型；确立链级负载均衡的多目标优化问题；建立负载均衡中实例选择过程的多目标马尔可夫决策模型；通过深度强化学习方法，构建链级负载均衡模型；训练链级负载均衡模型直至奖励收敛；将负载数据输入训练好的模型中得到均衡结果。本发明通过链级负载均衡模型实时感知负载波动，自适应选择合适的负载均衡策略，实现微服务链全局响应时间与能耗的协同优化，满足高实时性、高请求异质性的负载均衡优化需求。