文档介绍：该【基于强化学习的异构资源调度优化】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于强化学习的异构资源调度优化】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,例如CPU、GPU、FPGA和ASIC等。。、性能差异、互操作性等因素。:异构资源具有不同的处理能力、功耗、内存容量和互连方式。:任务可能有不同的计算、存储和通信需求,需要根据其特性匹配合适的资源。:某些任务具有严格的时间限制,要求调度器在不影响其性能的情况下分配资源。:在异构环境中,优化资源利用率和减少功耗至关重要,以最大限度地延长电池寿命或节省能源成本。,每个智能体代表一个资源管理器或任务。(代表异构资源环境)接收状态并执行动作(调度决策)。(衡量调度性能的度量),指导智能体的学****过程。,例如任务分配、资源分配和任务迁移。,如资源容量、任务负载和网络拓扑。。,包括资源可用性、任务需求和网络状况。。,如资源波动和任务到达。。(例如,最小化任务完成时间或最大化资源利用率)相一致。。,平衡算法探索新动作和利用当前最佳动作。,算法必须探索不同的调度策略以适应变化的环境,同时利用已知的最佳策略来提高性能。。,强化学****算法必须能够快速做出决策。(例如,经验回放和分位数靶值网络)来实现。。调度算法性能评估指标基于强化学****的异构资源调度优化调度算法性能评估指标主题名称:。。。主题名称:。。。