考虑云数据中心不确定性的自适应功率封顶方法及系统

本发明涉及一种考虑云数据中心不确定性的自适应功率封顶方法及系统；本方面将云数据中心的动态功率封顶过程建模为马尔可夫决策过程，将任务执行的情况、能耗情况以及电价波动作为不确定参数，得到云数据中心的功率封顶决策过程模型，通过两阶段不确定性感知的强化学习算法，对功率封顶决策过程模型进行训练，输出自适应的功率封顶决策；提升功率封顶策略对电价波动、任务随机到达和调控决策变化等复杂场景的鲁棒性和适应性，在更少的交互样本下学习高效的功率封顶策略，实现动态调整功率封顶决策以响应电价变化，减少能耗成本的同时保障了计算任务的服务质量。