深度强化学习云计算中作业与资源协同自适应调度的理论及应用--聚文网

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编辑推荐

本书围绕两个云工作流执行过程中的关键步骤——云工作流任务分配和虚拟化资源供给，介绍了今年来在云计算中用户作业分配和虚拟化资源调度的一些基本原料和主要方法。本书可作为计算机专业研究生的教学参考书，同时对从事云计算中作业与资源协同自适应调度的理论及应用技术研究、开发和应用的科技人员也具有一定的参考价值。

内容简介

本书汇集了作者近年来在云计算作业分配、虚拟化资源调度、云作业和资源协同自适应调度、强化学习和深度强化学习理论等方面的研究成果同时介绍了在云计算中用户作业分配和虚拟化资源调度的一些基本原理和主要方法。
全书共分为4篇：第1篇基础理论(第1章和第2章)介绍了云计算和深度强化学习的基本理论；第2篇云作业调度算法(第3~7章)介绍了云计算环境下的随机作业优化调度策略、混合作业调度机制、基于多智能体系统的云工作流作业优化调度、基于深度强化学习的云环境下的多资源云作业调度策略、基于深度强化学习的多数据中心云作业调度；第3篇虚拟化资源调度(第8~11章)，介绍了基于强化学习的云计算资源分配研究、基于DQN的多目标优化的资源调度框架、容器云环境虚拟资源配置策略的优化、两阶段虚拟资源协同自适应调度；第4篇云作业和虚拟化资源协同自适应调度(第12章和第13章)介绍了基于异构分布式深度学习的云任务调度与资源配置框架、云工作流任务与虚拟化资源协同自适应调度机制。
本书可作为计算机类专业学生的参考书同时对从事云计算中作业与虚拟化资源协同自适应调度的理论及应用技术研究、开发和应用的科技人员也具有一定的参考价值。

作者简介

彭志平博士，教授。广东石油化工学院副校长（2015-2021年），江门职业技术学院校长（2021-今）。中国系统仿真学会智能仿真优化与调度专委会常务委员，广东省高等学校“千百十工程”省级培养对象。目前主要从事人工智能、智能系统等方向的科研与教学研究工作。作为负责人先后主持2项国家自然科学基金面上项目、1项广东省应用型科技研发专项重点项目及20多项企业技术攻关委托项目。先后获得广东省南粤优秀教师、师德标兵、广东省精神文明建设优选个人等荣誉称号，获得中国石油和化工自动化应用行业科技进步一等奖、省部级科技进步奖二等奖、吴文俊人工智能科技进步奖各1项。在国内外学术期刊上发表30余篇SCI检索论文，30余篇EI检索论文， 15项发明专利获得授权。

第1篇基础理论
第1章云计算概述
1.1云计算技术概述
1.1.1云计算的3种服务模式
1.1.2云计算的4种部署模型
1.2云计算的核心技术
1.3云计算资源配置与任务调度模型
1.4云计算提出的挑战
1.4.1虚拟化技术带来的挑战
1.4.2虚拟机资源和应用系统参数提出的挑战
1.4.3工作流任务和虚拟化资源进行协同自适应调度提出的挑战
1.4.4资源利用率和服务等级协议提出的挑战
第2章深度强化学习概述
2.1深度卷积神经网络
2.2强化学习
……

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