基于多智能体强化学习的云任务调度算法优化与仿真
作者单位：国防科技大学信息通信学院 酒泉卫星发射中心
会议名称：《第三十六届中国仿真大会》
会议日期：1000年
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
关 键 词：多智能体 强化学习 云任务调度 算法优化 仿真验证
摘 要：为解决传统云任务调度策略无法在动态变化的云环境中有效响应计算资源的分配与优化问题,本文提出了一种基于多智能体强化学习的云任务调度算法优化方法,并进行了仿真验证。该方法充分利用多智能体系统的自治和协作特点,通过实时交互学习和环境反馈,实现云计算资源的动态自适应分配。仿真实验采用python平台对所提算法进行验证,并与现有的云任务调度算法进行对比。实验结果显示,本文提出的多智能体强化学习调度算法,在最大任务完成时间、回报奖励值等多个性能指标上都展现出优势。