一种基于深度强化学习的资源调度新方法
人工智能
2018-06-22 v1 机器学习
摘要
随着深度学习的快速发展，深度强化学习(DRL)近年来开始出现在资源调度领域。基于文献中先前对DRL的研究，我们引入了在线资源调度算法DeepRM2与离线资源调度算法DeepRM_Off。相较于当前最优的DRL算法DeepRM及启发式算法，我们所提算法在平均减速时间、作业完成时间与奖励方面具有更快的收敛速度与更好的调度效率。
引用
@article{arxiv.1806.08122,
title = {A New Approach for Resource Scheduling with Deep Reinforcement Learning},
author = {Yufei Ye and Xiaoqin Ren and Jin Wang and Lingxiao Xu and Wenxia Guo and Wenqiang Huang and Wenhong Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.08122},
year = {2018}
}