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申请/专利权人：华东师范大学
摘要：本发明公开了一种基于多任务强化学习的数据中心流量调度与拥塞控制方法，该方法具体包括：利用数据中心网络中基于多级反馈队列的流量调度方法与基于ECN的拥塞控制方法的关联性进行多任务划分；多任务强化学习建模；多任务强化学习算法利用中央系统与边缘系统结合的混合式架构部署多任务强化学习算法，实现数据中心网络流量调度与拥塞控制的协同优化。本发明与现有技术相比具有利用中央系统与边缘系统结合的混合式架构部署多任务强化学习算法，实现数据中心网络流量调度与拥塞控制的协同优化，进一步提升了数据中心网络的性能与效率。
主权项：1.一种基于多任务强化学习的数据中心流量调度与拥塞控制方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤1：将数据中心网络中流量调度与拥塞控制任务结合，利用多级反馈队列的流量调度任务与ECN的拥塞控制任务的关联性，通过任务划分构建流量调度与拥塞控制任务的多任务设定，所述多任务设定包括：多级反馈队列降级阈值生成任务、长流的调度策略生成任务和ECN模版阈值生成任务；步骤2：根据多任务设定进行包括：状态、动作以及奖励函数的多任务强化学习建模；步骤3：根据多任务强化学习模型，利用参数组合设计一种基于优先级经验回放SAC算法的多任务强化学习算法，从然后根据输入的状态选择对应任务的最优行为策略；步骤4：根据多任务强化学习算法，利用中央系统与边缘系统结合的混合式架构部署多任务强化学习算法，所述中央系统处理边缘系统的请求，并对边缘系统上发的网络状态进行预先处理，然后经多任务强化学习智能体，获得相应的动作；所述边缘系统执行中央系统下发的具体配置，实现数据中心网络流量调度与拥塞控制的协同优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东师范大学 基于多任务强化学习的数据中心流量调度与拥塞控制方法
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