基于自律计算的系统服务可信性自优化方法

发布时间：2019-03-07 23:00

【摘要】：提出了一种基于Q学习的系统服务性能自优化方法.该方法通过感知网络系统的服务性能状态参数变化,利用前馈神经网络的非线性映射关系得到执行动作,综合系统服务性能变化情况及服务的可用性来计算环境奖赏函数值,利用Q学习的自学习特性和预测能力,使系统服务性能达到最优.仿真结果表明,该方法对优化系统整体可信性和服务效用具有明显的优越性.
[Abstract]:A self-optimizing method of system service performance based on Q-learning is proposed. By sensing the change of the service performance state parameters of the network system, using the nonlinear mapping relationship of the feedforward neural network to get the execution action, the environmental reward function value is calculated by synthesizing the service performance change and service availability of the system. The self-learning characteristics and predictive ability of Q-learning are used to optimize the service performance of the system. The simulation results show that the proposed method is superior to the overall reliability and service utility of the optimization system.
【作者单位】： 河南科技大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61003035,61142002) 河南省科技创新人才计划项目(12410051006)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2436536