基于机器学习的虚拟设备选择策略的设计

作     者：李明东 李雪竹 卢彪 LI Ming-dong;LI Xue-zhu;LU Biao

作者机构：宿州学院电子信息工程学院 

基　　金：2018教育部产学合作协同育人项目(201802203001) 2019年宿州学院校级平台项目“基于MapReduce的移动轨迹大数据挖掘方法与应用研究”(2019ykf04) 安徽省自然科学重点项目(KJ2019A1001) 宿州学院校企合作项目(2019hx011) 宿州学院2018年质量工程重点教学研究项目(szxy2018jyxm01) 2017年度宿州学院重点科研项目(2017yzd19) 

出 版 物：《兰州文理学院学报（自然科学版）》 (Journal of Lanzhou University of Arts and Science(Natural Sciences))

年 卷 期：2019年第33卷第4期

页      码：40-43页

摘      要：为了解决虚拟设备资源利用率低,能源消耗高等问题,设计了基于机器学习的虚拟设备决策算法.首先利用机器学习提出虚拟设备决策的优化算法,将机器学习与传统虚拟设备决策算法结合提出了基于机器学习的虚拟设备决策算法优化,解决了设备受资源限制的问题.然后利用机器学习技术中的DQN算法完成对虚拟设备决策算法的实现,通过系统自主学习,分析用户需求及软硬件环境,提出多种虚拟设备配置方案,最后经过系统对比选择出符合用户需求,同时资源消耗最优的虚拟设备配置方案.

主 题 词：机器学习 云计算 决策算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13804/j.cnki.2095-6991.2019.04.008

馆 藏 号：203692669...