一种基于深度强化学习的云计算资源动态分配优化方法及系统

本发明涉及云计算资源管理技术领域，具体为一种基于深度强化学习的云计算资源动态分配优化方法及系统，包括以下步骤：设计基于深度强化学习的云计算资源工作负载调度器，将调度器表示为一个代理，且调度策略编码在神经网络中；有益效果为：自动学习工作负载的时间序列模式，快速响应负载波动，提升调度灵活性；平衡资源利用率、碎片化和机器数量等多目标，避免传统方法的性能局限；通过等价类映射和状态空间量化，有效降低计算复杂度，适用于大规模集群调度；支持在线学习与策略更新，快速适应突发流量；通过噪声模拟训练，增强系统抗干扰能力；减少资源争用和碎片化，优化集群资源分配，降低运营成本。