一种融合Options与蚁群算法的虚拟机自适应配置方法
本文选题：Options + 蚁群算法 ； 参考：《小型微型计算机系统》2015年04期
【摘要】：为了提高云环境的可靠性,对虚拟资源的管理是一个关键.针对虚拟机的自适应配置问题,提出一种分层强化学习Options和蚁群优化算法融合的方法 A-HRL.该方法记录蚂蚁遍历过程中留下的信息素,利用信息素变化率引入粗糙度概念,并根据粗糙度阈值创建子目标实现任务分层.将A-HRL算法应用于虚拟机自适应配置中,通过创建任务组和虚拟机可用性评估表监督每个任务的进度与质量,最大限度地提高每个应用的性能.实验结果表明,A-HRL算法比传统的强化学习算法性能更优.
[Abstract]:In order to improve the reliability of the cloud environment, the management of virtual resources is a key. Aiming at the problem of adaptive configuration of virtual machines, a method of integrating hierarchical reinforcement learning Options and ant colony optimization algorithm (A-HRL.) is proposed to record the pheromone left in the ant traversal process, and use the pheromone change rate to introduce the concept of roughness. A-HRL algorithm is applied to the adaptive configuration of virtual machines by creating sub targets based on the roughness threshold. By creating task groups and virtual machine availability assessment tables to monitor the progress and quality of each task and maximize the performance of each application. The experimental results show that the A-HRL algorithm is better than the traditional reinforcement learning algorithm. The performance is better.
【作者单位】： 广东石油化工学院计算机科学与电子信息系;太原科技大学电子信息工程学院;
【基金】：云计算中虚拟机资源与应用系统参数的协同自适应配置研究基金项目(61272382)资助
【分类号】：TP302;TP18
【参考文献】
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【共引文献】
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2 袁e，
本文编号：1841460
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