基于强化学习的云计算资源调度策略研究
基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究
基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究1. 引言1.1 背景介绍目前，云平台动态资源调度主要依靠手工设置规则或基于静态模型进行调度。
这种方式存在着资源利用率低、响应速度慢以及对环境变化适应能力较差等问题。
如何实现对云平台资源动态调度的智能化和自动化已成为当前云计算研究的热点之一。
为了解决上述问题，本文基于自动机器学习技术展开了云平台动态资源调度研究，旨在通过构建智能化的资源调度模型来提高云平台资源利用率、降低运维成本，并提升用户体验。
通过对自动机器学习技术的深入研究和实验验证，将为云平台管理提供新的思路和方法。
1.2 研究意义云平台动态资源调度是当前云计算领域的热门研究课题，其在提高云平台资源利用率、降低能源消耗、提升系统性能等方面具有重要意义。
随着云计算技术的快速发展，云平台规模越来越大，资源种类也越来越丰富，传统的资源调度方法已经不能满足日益复杂的需求。
研究基于自动机器学习的资源调度模型，能够更加智能地适应云平台资源动态变化的需求，提高资源利用效率，降低成本，进而提升用户满意度。
目前，自动机器学习技术在各个领域都取得了显著成就，然而在云平台资源调度领域的应用还处于初级阶段。
研究基于自动机器学习的资源调度模型，将会填补当前研究的空白，探索其在云平台资源调度中的实际应用价值，为云计算领域提供新的思路和解决方案。
通过本研究，有望为云平台资源调度领域的发展贡献新的研究成果和实践经验，推动云计算技术的进一步发展。
1.3 研究目的研究目的是为了通过基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究，实现对云计算资源的高效利用和优化管理。
目前在云平台资源调度方面存在着许多挑战和问题，比如资源利用率低、任务响应时间长、能源消耗过大等。
本研究旨在探索新的资源调度模型，利用自动机器学习技术实现对云资源的智能调度，从而提高资源利用率，降低能源消耗，缩短任务响应时间，提升用户体验。
通过研究可以不断优化和改进现有的资源调度算法，为云平台的高效运行提供技术支持，促进云计算技术的发展与应用。
云计算中的资源调度与优化技术研究
云计算中的资源调度与优化技术研究资源调度和优化技术是云计算中至关重要的一部分，不仅能够提高资源的利用率，还可以改善用户的体验。
本文将介绍云计算中的资源调度与优化技术的研究现状和发展方向。
一、资源调度技术的研究现状1.1 静态资源调度静态资源调度是指在任务提交前根据先验知识和统计数据对资源进行分配的过程。
目前常用的静态资源调度算法有最小任务完成时间优先（Minimum Completion Time, MCT）、最少处理器分配（Minimum Processor Allocation, MPA）等。
MCT算法倾向于将任务分配给执行速度较快的机器，以最小化任务完成时间。
而MPA算法则是通过选择最少处理器数目的机器来分配任务，以提高资源利用率。
1.2 动态资源调度动态资源调度是指在任务执行过程中根据实时信息对资源进行分配的过程。
典型的动态资源调度算法有最少任务剩余时间优先（Least Remaining Time First, LRTF）、最低负载优先（Least Load First, LLF）等。
LRTF算法优先选择剩余执行时间最短的任务执行，以提高任务的响应速度和整体性能。
而LLF算法则优先选择负载较低的机器执行任务，以平衡负载和提高资源利用率。
二、资源优化技术的研究现状2.1 能源优化云计算环境具有大规模的数据中心和海量的服务器，因此能源消耗是一个重要的问题。
能源优化技术通过在资源调度过程中考虑服务器的功耗特点和负载情况，以降低能源消耗。
典型的能源优化技术包括功耗感知的资源调度策略、动态频率调整等。
2.2 性能优化性能优化是云计算中资源调度与优化的关键目标之一。
通过资源的动态调度和分配，可以提高任务的响应速度、减少任务的等待时间和延迟。
典型的性能优化技术包括任务推迟和迁移、负载均衡等。
三、资源调度与优化技术的发展方向3.1 人工智能与机器学习的应用近年来，人工智能和机器学习技术在云计算中得到了广泛应用。
一种基于深度强化学习的资源调度方法和系统[发明专利]
![一种基于深度强化学习的资源调度方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/f9b0e2d90912a216157929be.png)
专利名称：一种基于深度强化学习的资源调度方法和系统专利类型：发明专利
发明人：田文洪,王金,何博,叶宇飞,尚明生,史晓雨
申请号：CN201810350436.1
申请日：20180418
公开号：CN108595267A
公开日：
20180928
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习的资源调度方法和系统，属于深度学习技术领域。
该方法是获取用户行为数据；根据用户的任务进行训练，得到一种适合的调度算法作为用户的初始调度算法，用于生成相对应的调度结果；用户对当前返回的调度结果进行评估，并做出是否接受当前调度策略的选择。
该系统包括用户输入模块、数据处理模块、资源调度系统模块和资源调度过程显示模块。
本发明提升了任务的平均用时和响应速度，减少了减少系统耗时和能耗等性能指标。
申请人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
地址：400714 重庆市北碚区方正大道266号
国籍：CN
代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人：赵荣之
更多信息请下载全文后查看。
基于深度强化学习的自适应网络流量调度与优化研究
基于深度强化学习的自适应网络流量调度与优化研究自适应网络流量调度与优化是一个关键的研究领域，在当今互联网时代尤为重要。
随着云计算、物联网和大数据的迅猛发展，网络流量呈现出爆发式增长的趋势。
如何在复杂的网络环境中高效地进行流量调度和优化成为一个挑战，而深度强化学习作为一种新兴的技术，为解决这一问题带来了新的思路和方法。
深度强化学习是机器学习领域的一个分支，通过将深度学习和强化学习相结合，使得计算机能够通过自我学习和试错来获取最优策略。
在网络流量调度与优化中，深度强化学习的应用可以提高网络的性能、降低能耗和改善用户体验。
首先，深度强化学习可以帮助网络系统实现自适应的流量调度。
网络中的各个节点和流量之间的关系非常复杂，传统的调度方法往往基于静态规则，无法适应网络环境的变化。
而深度强化学习可以通过对大量网络数据的学习和分析，生成适应动态环境的流量调度策略。
通过不断与环境进行交互，深度强化学习可以自动调整策略，提高网络的灵活性和适应性。
其次，深度强化学习可以优化网络资源的利用效率。
在网络流量调度过程中，合理分配网络资源对于提高网络性能非常重要。
传统的优化方法通常是基于静态的网络模型，无法准确地反映实际网络的复杂性。
而深度强化学习可以通过对实时网络数据的分析和学习，实现对网络资源的动态优化。
通过学习使得网络流量能够更加高效地利用网络资源，并且能够根据网络环境的变化及时调整策略。
此外，深度强化学习在网络流量调度与优化中还可以改善用户体验。
用户体验是衡量网络性能的重要指标之一，包括延迟、带宽和吞吐量等方面。
通过深度强化学习的方法，网络系统可以实时地对用户需求进行感知和判断，根据用户需求调整流量分配策略，从而提供更好的用户体验。
例如，在视频流媒体领域，深度强化学习可以根据用户对不同视频内容的偏好，动态调整视频流量的传输方式，从而提供更流畅、更高质量的观看体验。
值得注意的是，在应用深度强化学习进行网络流量调度和优化时，还需要解决一些挑战和问题。
基于强化学习的电网优化调度系统
基于强化学习的电网优化调度系统电网是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责将电力从发电站输送到各个用电终端，为人们的生产和生活提供可靠的能源供应。
电网的优化调度系统起着至关重要的作用，它能合理安排电力资源的分配，提高电网的运行效率和经济性。
本文将介绍基于强化学习的电网优化调度系统，探讨其应用和挑战。
一、电网优化调度系统的背景和意义电网优化调度系统是指利用先进的计算机技术和算法，对电网进行智能化优化调度的系统。
其主要目标是在满足用户需求的前提下，确保电力供应的可靠性和经济性。
传统的电网优化调度系统主要基于规则和经验，但由于电力系统的复杂性和不确定性，无法满足日益增长的电力需求和可再生能源的高比例接入。
基于强化学习的电网优化调度系统能够通过学习和优化算法，实现电力系统的智能化调度。
它能够根据电力系统的实时状态和外部环境变化，动态调整电力资源的分配和运行策略，实现对电网运行的最优化控制。
这不仅可以提高电网的可靠性和经济性，还能够适应电力系统发展的需求和变化。
二、基于强化学习的电网优化调度系统的应用案例1. 能源调度与负荷预测：通过强化学习算法分析历史数据和实时信息，预测负荷变化趋势和能源供需情况，合理调度发电设备和能源储备，以满足不同时间段的需求，并降低能源的浪费。
2. 微网管理与运营优化：强化学习算法可以针对不同的微网网络拓扑结构和电力设备特性，优化微网的能量调度和运行策略，提高微网的自主管理和运营效果。
3. 智能感知与故障检测：利用强化学习算法分析电力系统的实时监测数据，实现对电力设备状态和故障的自动感知和检测，提前发现并解决电网故障，确保电网的可靠运行。
4. 削峰填谷与负荷均衡：强化学习算法可以解决电网负荷波动大、负荷均衡度低的问题。
通过合理安排电力资源的分配和调度策略，实现对负荷波动的削峰填谷，提高电网的供电质量和稳定性。
三、基于强化学习的电网优化调度系统的挑战1. 数据采集和处理：强化学习算法需要大量的数据支持，而电力系统的数据采集和处理存在一定的困难。
强化学习在资源调度问题中的应用
强化学习在资源调度问题中的应用强化学习是一种机器学习的方法，通过试错和奖励机制来训练智能体在特定环境中做出决策。
在资源调度问题中，强化学习可以用于优化资源的分配和利用，以提高效率和性能。
本文将探讨强化学习在资源调度问题中的应用，并分析其优势和挑战。
一、介绍资源调度是指根据特定需求将有限的资源分配给不同任务或实体的过程。
在许多领域，如物流、交通、电力等，都存在着资源调度问题。
传统方法通常基于规则或启发式算法来进行决策，但这些方法往往依赖于领域专家的经验，并且不适应环境变化。
强化学习通过智能体与环境交互，并根据环境反馈来进行决策优化。
它可以通过试错过程逐步提高性能，并且可以适应不同环境和任务需求。
因此，强化学习在资源调度问题中具有潜力。
二、强化学习在资源调度中的应用1.物流领域物流是一个典型的资源调度问题，涉及到货物的运输、仓储和分配等环节。
强化学习可以用于优化货物的运输路线、仓库布局和配送计划等。
通过与环境的交互，智能体可以学习到最佳的调度策略，以最大化运输效率和减少成本。
2.交通领域交通拥堵是一个全球性问题，资源调度是解决拥堵问题的关键。
强化学习可以用于优化交通信号控制、路线选择和车辆调度等。
智能体可以通过与交通环境的互动来学习最佳决策策略，以减少拥堵并提高道路利用率。
3.电力领域电力系统是一个复杂而庞大的资源调度系统，涉及到发电、输电和配电等环节。
强化学习可以用于优化发电计划、输电线路选择和负荷分配等。
智能体可以通过与电力系统模拟环境的互动来学习最佳资源调度策略，以提高供电效率并降低成本。
4.云计算领域云计算是一种基于网络的服务模式，在资源分配方面面临着巨大挑战。
强化学习可以用于优化云计算资源的分配和调度，以提高服务质量和资源利用率。
智能体可以学习到最佳的资源调度策略，以最大化用户满意度和利润。
三、强化学习在资源调度中的优势1.自适应性强化学习可以根据环境变化自适应地调整决策策略。
在资源调度问题中，环境因素如需求变化、任务优先级等都会影响决策结果。
M2M通信中基于深度强化学习的资源调度方法及装置[发明专利]
![M2M通信中基于深度强化学习的资源调度方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b183a5e1581b6bd97e19ea57.png)
专利名称：M2M通信中基于深度强化学习的资源调度方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：林霏,车逸辰,靳显智,刘洁梅,王叶
申请号：CN202011462754.0
申请日：20201209
公开号：CN112584361A
公开日：
20210330
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了M2M通信中基于深度强化学习的资源调度方法及装置，用以解决M2M中系统资源分配不合理，容易产生网络拥塞的问题。
该方法建立TD‑LTE系统模型，并确定所述系统当前的资源映射状态；接收待处理的业务作业；根据所述当前的资源映射状态，以及所述待处理的业务作业，通过预先训练好的深度强化学习神经网络，向所述待处理的业务作业分配资源；根据分配结果，对所述当前的资源映射状态进行调整。
本方法通过深度学习和强化学习的结合，在资源分配时，确定最合理的资源分配方式，提高资源调度效率，能够解决由MTCD通信引起的网络拥塞的问题。
申请人：齐鲁工业大学
地址：250353 山东省济南市长清区大学路3501号
国籍：CN
代理机构：济南格源知识产权代理有限公司
代理人：韩洪淼
更多信息请下载全文后查看。
基于强化学习的智能化调度系统设计与实现
基于强化学习的智能化调度系统设计与实现智能化调度系统是现代工业中非常重要的一个应用领域，它可以将人工智能技术与调度问题相结合，使得整个系统能够更好地完成各种任务，提高系统效率和工作效益。
此外，随着强化学习技术的逐渐成熟，越来越多的智能化调度系统也开始采用强化学习算法，以取得更好的效果。
本文将就基于强化学习的智能化调度系统的设计与实现进行探讨。
一、智能化调度系统设计思路传统的调度系统多采用基于规则的方法，即经过多年的实践和积累之后，建立了一套系统化的规则库来进行调度工作，而这些规则主要是通过专家经验和部分知识推导得出的。
但是，由于这种方法过于依赖专家知识和规则库的建立，导致调度系统的灵活性和可扩展性较弱，无法适应大规模任务的复杂和多变的情况。
因此，基于强化学习的智能化调度系统应运而生。
智能化调度系统主要采用强化学习的方法，该方法能够从与环境的交互中获取知识、学习策略，并且逐步优化策略，在不断试错中来实现效率最大化和任务完美完成。
基于强化学习的智能化调度系统的设计就是将这一思路应用到调度系统中。
首先，应该从运行环境的抽象和建模入手，即从真实环境中提取有用信息，构建适应模型，并根据实际需求对模型进行学习和调整。
其次，需要每个智能调度系统都应该具有某种可执行的策略，并根据以往的经验来发现最优策略，这是通过强化学习算法来实现的。
最后，在实际应用中，还需要建立可靠的评估指标，来评估和改善系统性能。
二、强化学习算法在智能化调度中的应用强化学习的大致流程可以分为状态、行为和奖励三个组成部分。
在强化学习中，我们需要根据当前的状态进行一定的行为，以触发奖励，进而对属性进行更新。
智能化调度需要的是最佳行为策略，可以通过找到最佳Q值，找到最优的策略。
当前流行的强化学习算法有Q-Learning算法、Sarsa算法以及Deep Q Network （DQN）算法等。
其中，Q-Learning算法适用于解决离散和小规模状态空间下的智能化调度问题，而Sarsa算法适用于具有连续变量状态空间和动作空间的智能化调度问题。
基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究
基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究作者：唐涌涛段永强黄捷苏荣福文剑来源：《科技视界》2020年第13期摘要云计算资源管理是指将存储、网络带宽以及其他资源分配给一组应用程序的操作。
由于资源管理过程中会受到服务水平协议的约束，因此本文对云平台的性能和资源的利用率进行了研究，提出了一种自动机器学习的新算法，该算法可根据用户需求的动态资源对物理主机的状态进行预测，提高物理主机利用率、减少虚拟机迁移次数，减少数据中心能耗。
关键词云计算;资源管理;自动机器学习;虚拟机迁移0 引言互联网环境下，云计算技术可以为用户提供水、电、气以及电话等计算服务。
使用云服务技术，用户可以随时随地获取自身所需的服务，并根据使用情况支付一定的费用[1-5]。
一般来说，云计算架构由基础架构及服务、平台及服务和软件及服务组成[6-7]。
其中，基础架构设施层主要包括硬件基础架构，例如存储、网络组件、服务器、CPU等，平台及服务层主要包括计算框架和解决方案，例如服务过程管理、软件开发工具等，软件及服务层则是将云计算服务封装成各类软件并提供给用户。
然而，随着数据中心规模的不断扩大以及数据中心本身的异构性，云计算中的资源管理问题也愈发严峻。
尽管逐渐兴起的虚拟化技术允许用户可以在通用的基础架构上同时运行多个应用程序，在此之中的资源分配算法可分为基于阈值和人工智能两大类。
阈值检测方法是指阈值被违法则重新分配资源，尽管此类方法较为简单，但却不能长期使用运行;人工智能检测方法则是通过较长时间的学习获得相关机器的经验，从而为机器分配最合适的资源。
除此之外，由于物理主机（physical machine， PM）的资源是一定的，这样一对多的映射关系必定导致虚拟机多次迁移，从而破坏云平台性能，当突然增加或者减少正在运行程序的工作流时，此时资源分配算法是进行高效分配资源的最佳解决方案。
对于能耗管理，从技术上可分为静态和动态两种，静态技术主要是在设计时执行优化操作，动态技术则是在云平台运行过程中根据当前的资源需求和动态系统规范来调整系统行为，其中，DVFS是能耗管理技术中最重要的动态方法之一，其主要通过更改处理器的电压电平和频率来降低动态能耗[3]。
边缘计算资源分配与任务调度优化综述
四、结论
本次演示提出了一种基于遗传算法的任务卸载与资源分配联合优化算法。该算 法通过建立数学模型描述任务卸载和资源分配的问题，并采用遗传算法来求解 最优解。实验结果表明，该算法能够在保证任务完成时间的前提下，有效地提 高计算资源的利用效率。因此，该算法具有一定的实用价值和应用前景。
谢谢观看
二、联合优化算法的设计
1、建立数学模型
首先，我们需要建立一个数学模型来描述任务卸载和资源分配的问题。这可以 通过定义变量、建立方程和约束条件来实现。例如，我们可以定义每个边缘节 点的计算能力、每个任务的计算需求和核心节点与边缘节点之间的通信延迟等 变量。然后，我们可以建立方程来描述任务卸载和资源分配的关系，并添加约 束条件以确保任务的完成时间和计算资源的利用效率。
随着5G和物联网技术的快速发展，移动边缘计算（MEC）已成为计算和存储领 域的研究热点。移动边缘计算将计算和存储资源从云端推向网络边缘，使得数 据处理更加靠近用户，从而降低了网络延迟并提高了服务质量。然而，如何有 效地分配移动边缘计算资源是一个具有挑战性的问题。本次演示将综述移动边 缘计算资源分配的现状、发展以及未来研究方向。
实验设计与结果
为了验证基于强化学习的方法在边缘计算资源分配与任务调度优化中的有效性 和可行性，我们设计了一系列实验。在实验中，我们选取了不同类型的任务和 不同规模的计算资源进行测试。实验结果表明，基于强化学习的方法可以在不 同场景下实现动态自适应的资源分配和任务调度优化。与传统的优化算法相比， 基于强化学习的方法具有更好的鲁棒性和适应性，可以更好地应对动态环境和 复杂任务。
二、文献综述
移动边缘计算资源分配的方法主要分为静态资源和动态资源分配两种。静态资 源分配是指预先分配给用户固定的计算和存储资源，而动态资源分配则是根据 实时需求动态地分配计算和存储资源。
基于大数据的云计算资源调度策略研究
基于大数据的云计算资源调度策略研究随着现代信息技术的不断发展，云计算已经成为了解决企业数据存储和计算问题的主要方式之一。
在云计算中，资源调度是一个非常重要的问题，它决定了云计算的效率和性能。
近年来，大数据技术的兴起和发展，进一步推动了云计算资源调度的研究和发展。
大数据技术可以帮助我们更好地理解云计算的工作负载特征和变化规律，提高资源调度的预测精度和决策效率。
本文将介绍基于大数据的云计算资源调度策略研究的相关内容。
一、云计算资源调度的研究现状在过去的研究中，云计算资源调度主要关注静态资源管理，即在云环境下分配和管理静态资源的过程。
但对于动态资源管理，也就是如何响应动态工作负载变化的问题，研究相对较少。
随着大数据时代的到来，云计算资源调度的研究逐渐转向了基于大数据的动态调度管理。
这种方法可以通过收集、分析和处理大量的资源利用数据，预测工作负载的变化、优化资源利用和提高云计算的性能。
二、基于大数据的云计算资源调度方法1. 数据采集和分析数据采集是基于大数据的云计算资源调度的基础。
采集的数据源可以来自于虚拟机、物理主机、网络、存储等方面。
这些数据应该包括资源利用率、工作负载特性、客户行为等方面的数据。
数据采集需要一个云计算中心收集、存储、管理和处理数据的平台。
数据分析是基于大数据的云计算资源调度的核心。
数据分析过程中需要使用机器学习、数据挖掘和统计学等方法来发现和掌握工作负载的特点。
然后，根据工作负载特点，开发适合资源调度的算法和模型。
2. 资源调度基于大数据的云计算资源调度方法采用自适应资源分配负载平衡技术，以达到尽量充分利用资源的目的。
调度管理中基于OSI 层次模型和数据流技术提出四级调度模型：第一级负责收集云环境上资源利用的实时数据，第二级根据实时的数据情况对资源调配进行热备；第三级在客户交互时进行预测和优化的工作，即根据工作负载预测的数据进行适时调度，以保证整体系统的高效性和稳定性；第四级对高阶业务流的优化进行管理，把各个业务流按照优先级和权重进行合理调度。
基于强化学习的智能资源调度算法研究
基于强化学习的智能资源调度算法研究智能资源调度是当今信息技术领域的一个重要问题。
随着大数据、云计算、物联网等技术的迅猛发展，人们对于高效、智能的资源调度算法的需求也日益增长。
强化学习作为一种机器学习方法，在智能资源调度中具有广泛的应用前景。
本文将介绍基于强化学习的智能资源调度算法的研究现状和方法，并讨论其优势和挑战。
一、研究现状及应用领域智能资源调度算法是指根据任务的特征和资源的状况，将任务分配到合适的资源上进行处理，以提高系统的效率和性能。
目前，基于强化学习的智能资源调度算法已经在多个领域进行了研究和应用，如云计算、物联网、自动驾驶等。
在云计算领域，强化学习可以用于根据用户的需求和当前资源的负载状态，动态地调整资源的分配，以提高云计算系统的性能和效率。
例如，可以利用强化学习算法来优化云计算集群中的虚拟机调度和任务分配，以实现负载均衡和任务响应时间的优化。
在物联网领域，强化学习可以用于智能传感器网络中的资源调度。
通过学习感知环境和资源的变化情况，强化学习算法可以自动地调整传感器节点的数据采集频率，以适应不同的应用场景和需求。
这样可以降低能耗，延长传感器网络的寿命，并提高数据采集的质量和效率。
在自动驾驶领域，强化学习可以用于车辆的路径规划和动作决策。
通过强化学习算法学习驾驶环境的特征和规律，自动驾驶系统可以智能地选择合适的动作，并调整驾驶策略，以提高驾驶安全性和效率。
二、基于强化学习的智能资源调度算法方法基于强化学习的智能资源调度算法主要包括环境建模、状态定义、动作选择和奖励函数设计等几个关键步骤。
1. 环境建模：首先，需要对资源调度环境进行建模，将资源、任务和调度策略等要素抽象为状态和动作。
例如，可以将每个资源的负载状态、任务的需求和调度策略的选择作为状态的一部分。
2. 状态定义：根据资源调度的要求和具体应用场景，定义状态空间。
状态可以包括资源的负载状态、任务的特征和需求以及当前系统的其他相关信息。
基于强化学习的边缘计算网络资源优化
调度，以实现更高效的资源利用。
强化学习算法的样本效率较低，需要大量的样本进行 训练和优化，未来可以研究如何利用迁移学习等方法
提高样本效率。
目前的研究主要集中在理论模型和仿真实验上，未来 的研究可以进一步结合实际硬件设备和实验环境，将
实验结果与分析
性能指标
01
采用平均吞吐量、平均时延、资源利用率等作为性能
评价指标。
结果展示
02 通过可视化的方式展示算法在不同场景下的性能表现
，便于直观比较。
结果分析
03
根据实ห้องสมุดไป่ตู้结果，对所提出算法的性能进行分析，包括
优势和局限性。
结果比较与讨论
与其他算法比较
将所提出算法与其他相关研究进行比较，分析各自的优势和不足。
06 研究成果与展望
研究成果总结
基于强化学习的边缘计算网络资源优化方法，在提高网络性能和资源利用率方面取 得了显著成果。
通过引入强化学习算法，实现了对网络资源分配的动态优化，提高了网络响应速度 和用户体验。
在实际应用场景中，所提出的方法在不同负载和用户需求下均表现出良好的稳定性 和效率。
研究不足与展望
鲁棒性。
基于强化学习的边缘计算网络资源优化方法
基于Q-learning的资源优化方法
通过学习历史经验，选择最优的资源分配策略。
基于Deep-Q-network的资源优化方法
将资源优化问题转化为一个马尔可夫决策过程，利用深度学习算法进行决策。
基于Actor-Critic的资源优化方法
通过同时学习行为策略和值函数，实现更高效的资源优化。
基于深度强化学习的计算卸载调度方法
基于深度强化学习的计算卸载调度方法在今天的互联网时代，计算机技术的迅猛发展促进了各行各业的创新和发展。
然而，大量的计算任务需要处理的情况下，单台计算机的计算能力就显得有限。
为了提高计算效率和性能，人们开始探索计算卸载技术。
计算卸载是指将计算任务从主机上卸载到其他计算资源上进行处理的技术。
而近年来，深度强化学习作为一种前沿的人工智能技术，为计算卸载调度方法的优化提供了新的思路。
一、深度强化学习的概述深度强化学习是机器学习的一个分支，它结合了深度学习和强化学习的优势，旨在解决复杂的决策问题。
深度学习通过多层神经网络的建模，能够从大量的输入数据中学习和提取特征，达到更好的识别和预测效果。
而强化学习则是通过智能体与环境的交互学习，通过试错和奖励机制不断优化策略，最终达到最优决策。
二、基于深度强化学习的计算卸载调度方法基于深度强化学习的计算卸载调度方法是一种将深度强化学习应用于计算卸载任务调度的新思路。
传统的计算卸载调度方法通常采用启发式算法，如最短作业优先（SJF）和最小剩余时间（SRT）等。
然而，这些方法往往无法适应复杂的计算环境和随时变化的任务特征。
而深度强化学习通过不断的学习和优化，可以动态调整卸载策略，提高整体的计算效率和性能。
具体而言，基于深度强化学习的计算卸载调度方法可以分为以下几个步骤：1. 状态表示：将计算环境和任务特征抽象为状态表示。
状态表示通常包括计算资源的可用性、任务的长度和计算复杂性等。
2. 动作选择：通过深度神经网络选择最优的动作。
动作可以是将当前任务卸载到哪个计算资源进行处理。
3. 奖励机制：根据任务的处理时间和计算资源的利用率等指标给予奖励或惩罚。
通过奖励机制，可以引导深度强化学习算法学习到更优的策略。
4. 学习和优化：通过不断地与环境进行交互，深度强化学习算法能够从历史经验中不断学习和优化策略，提高整体的计算效率和性能。
三、基于深度强化学习的计算卸载调度方法的优势相比传统的计算卸载调度方法，基于深度强化学习的方法具有以下几个优势：1. 自适应性：由于深度强化学习的特性，该方法能够根据不同的环境和任务特征，自动调整卸载策略，适应各种复杂的计算环境。
资源调度中的深度强化学习方法研究
资源调度中的深度强化学习方法研究随着人工智能应用的不断发展，深度学习在各个领域中的应用越来越广泛。
其中，深度强化学习方法在资源调度中，如数据中心、终端设备、云服务、无线网络等领域中得到了广泛的研究和应用。
本文将从资源调度的角度出发，探讨深度强化学习在该领域中的研究现状和发展前景，以及存在的问题和解决方式。
一、资源调度的挑战资源调度是指合理地分配和利用系统中的资源，以满足用户或应用场景中不同任务的需求。
在数据中心和云服务领域，资源调度通常需要考虑多个维度，如计算、存储、带宽等方面。
同时，由于资源之间的相互竞争，资源分配决策经常需要在不同的限制条件下进行权衡，而不同的决策往往会带来不同的影响。
因此，如何快速、准确地进行资源调度，以提高系统的性能和效率，一直是该领域中的研究重点和难点。
传统的资源调度方法通常采用启发式算法、遗传算法、粒子群算法等基于演化的方法，但是这些方法往往具有较高的复杂度，难以兼顾多维度资源调度的准确性和效率。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的资源调度方法也越来越受到研究人员的重视。
二、深度学习在资源调度中的应用深度学习是一种能够从大量数据中自动学习多层次抽象表示的方法，具有良好的泛化性和鲁棒性。
在资源调度中，深度学习可以应用于以下三个方面：1.状态预测深度学习可以通过学习历史数据，预测资源状态和需求。
这对资源调度决策是非常重要的，因为只有对未来需求进行准确预估，才能做出更为合理的资源分配决策。
例如，在数据中心中，深度学习可以学习历史的负载情况、应用程序的特征等，来预测系统的未来状态，并根据此进行资源分配和调度。
2.决策制定深度强化学习是机器学习中的一种方法，可以通过与环境交互来自主学习和优化复杂的策略决策。
在资源调度中，深度强化学习可以学习各种策略，以优化资源调度决策。
例如，可以学习不同场景下的最优决策，以提高系统的性能和效率。
3.资源分配深度学习还可以用于优化资源分配，例如：主动决定哪些虚拟机实例应该留在哪个主机上，或者将相似的虚拟机实例集中在一起以降低总体内存消耗。
强化学习在资源调度中的应用探索
强化学习在资源调度中的应用探索在当今数字化、信息化高速发展的时代，资源调度成为了各个领域中至关重要的环节。
无论是在工业生产、交通运输、通信网络，还是在云计算、物流配送等领域，如何高效地分配和利用有限的资源，以满足不断变化的需求，成为了一个极具挑战性的问题。
强化学习作为一种新兴的人工智能技术，为资源调度问题提供了新的思路和方法。
强化学习是一种通过与环境进行交互，根据奖励信号来学习最优策略的机器学习方法。
在资源调度中，我们可以将资源调度系统视为一个环境，调度策略视为智能体的动作，而系统的性能指标（如成本、效率、服务质量等）则作为奖励信号。
通过不断地尝试不同的调度策略，并根据获得的奖励来调整策略，强化学习算法能够逐渐找到最优的资源调度方案。
以云计算为例，云计算平台需要为众多用户提供计算、存储和网络等资源。
如何根据用户的需求动态地分配资源，以最小化成本、提高资源利用率并保证服务质量，是云计算提供商面临的关键问题。
传统的资源调度方法通常基于固定的规则或简单的优化算法，但这些方法往往难以应对复杂多变的用户需求和系统状态。
强化学习在云计算资源调度中的应用具有显著的优势。
首先，它能够自适应地学习最优的调度策略，无需对系统的复杂动态进行精确的建模。
通过不断地与云环境进行交互，强化学习算法能够自动捕捉系统的特征和变化规律，并相应地调整调度策略。
其次，强化学习可以考虑长期的奖励，不仅仅关注当前的资源分配效果，还能预测未来的需求和系统状态，从而做出更具前瞻性的调度决策。
例如，当预测到未来会有大量的计算任务请求时，算法可以提前预留资源，以避免出现资源短缺的情况。
在交通领域，强化学习也为资源调度带来了新的突破。
城市交通拥堵是一个全球性的难题，如何合理地调配交通信号灯、优化道路资源分配，以提高交通流量和减少拥堵，一直是交通管理部门努力的方向。
通过将交通网络视为一个环境，车辆的行驶路径和信号灯的控制策略视为动作，交通流量和拥堵程度等指标作为奖励信号，强化学习算法可以学习到最优的交通调度策略。
强化学习方法在组合优化问题中的应用研究
强化学习方法在组合优化问题中的应用研究在当今科技迅速发展的时代，组合优化问题在众多领域中频繁出现，如物流配送、生产调度、网络路由等。
这些问题的复杂性和规模性使得传统的解决方法面临巨大挑战，而强化学习方法的出现为解决组合优化问题带来了新的思路和可能性。
组合优化问题通常涉及从一组有限的可行解中找出最优解，以达到某种特定的目标。
例如，在物流配送中，需要确定最佳的配送路线，以最小化运输成本和时间；在生产调度中，要安排生产任务的顺序，以最大化生产效率。
然而，由于可行解的数量随着问题规模呈指数增长，穷举所有可能的解往往是不现实的。
强化学习是一种通过与环境进行交互、学习最优策略的机器学习方法。
在强化学习中，智能体（agent）通过采取行动来影响环境，并根据环境反馈的奖励信号来调整自己的策略，以最大化累积奖励。
这种学习方式与组合优化问题的求解思路有一定的相似性，即通过不断尝试和调整来找到最优的解决方案。
强化学习方法在组合优化问题中的应用主要体现在以下几个方面。
首先是任务分配问题。
假设我们有一组工人和一系列任务，每个任务具有不同的要求和报酬，每个工人具有不同的技能和工作效率。
我们可以将工人视为智能体，任务视为环境状态。
智能体通过选择接受或拒绝任务来获得奖励。
通过不断的学习，智能体能够逐渐掌握最优的任务分配策略，使得整体效益最大化。
其次是车辆路径规划问题。
在物流配送中，车辆需要访问多个地点进行货物配送。
如何规划车辆的行驶路线，以最小化行驶距离、时间和成本是一个典型的组合优化问题。
通过强化学习，车辆可以根据实时的交通状况和配送需求，动态地调整行驶路线，从而提高配送效率。
再者是资源分配问题。
例如在云计算环境中，如何将有限的计算资源分配给不同的任务，以满足任务的性能要求和资源约束，同时最小化资源消耗。
强化学习可以帮助我们找到最优的资源分配策略，实现资源的高效利用。
为了将强化学习应用于组合优化问题，通常需要对问题进行建模和算法设计。
基于强化学习的边缘计算智能电网资源调度算法
基于强化学习的边缘计算智能电网资源调度算法
余竞航;赵一辰;宋浒
【期刊名称】《电信科学》
【年(卷),期】2024(40)1
【摘要】智能电网是一种能够进行智能管理和优化的电力网络。
网络虚拟化技术可以有效提高智能电网的资源利用率和可靠性,从而满足不同用户的差异化需求。
在资源有限的情况下,传统的虚拟网络嵌入算法无法根据电力系统的资源使用情况和用户需求来动态调整虚拟资源的分配和映射。
为解决这一问题,将边缘计算和虚拟化技术相结合,引入了一种基于强化学习的虚拟网络资源调度算法。
仿真结果表明,该虚拟网络资源调度算法在提高电网的可靠性和资源利用率方面优于其他3种调度算法。
【总页数】8页(P115-122)
【作者】余竞航;赵一辰;宋浒
【作者单位】国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于高斯过程回归和强化学习的云资源调度算法
2.基于强化学习的定向无线通信网络抗干扰资源调度算法
3.基于强化学习的智能电网多接入边缘计算的位置隐私
保护4.基于深度强化学习的移动边缘计算资源分配策略5.基于强化学习的边缘计算网络资源在线分配方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
强化学习在资源调度中的应用
强化学习在资源调度中的应用第一章引言随着科学技术的不断发展，人工智能领域的强化学习逐渐成为研究的热点之一。
强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习的机器学习方法，它的应用范围非常广泛，其中之一就是在资源调度中的应用。
资源调度是一项重要的任务，它涉及到合理分配有限的资源以实现最佳的效益。
本文将探讨强化学习在资源调度中的应用，分析其优势和挑战，并介绍一些研究进展和实际应用案例。
第二章强化学习概述2.1 强化学习基本概念强化学习是一种机器学习方法，其主要目标是通过智能体与环境的交互，使智能体能够根据环境的反馈信息来学习行为策略，从而达到最优化的目标。
在强化学习中，智能体通过采取不同的动作来影响环境，并根据环境的奖励或惩罚来调整行为策略，最终实现对环境的最优响应。
2.2 强化学习的算法强化学习的算法包括值函数方法（如Q-learning和Sarsa）、策略优化方法（如策略梯度和演化策略）以及模型学习方法（如模型预测控制）。
这些算法各有特点，可以根据具体应用场景选择最合适的算法。
第三章资源调度问题3.1 资源调度问题的背景资源调度问题是组织和管理资源以满足任务需求的一项重要任务。
在现实生活中，资源调度问题存在于各个领域，如交通调度、生产调度和网络调度等。
资源调度问题的核心是如何合理地分配有限的资源以实现最佳的效益，这对于提高资源利用率和降低成本具有重要意义。
3.2 资源调度问题的挑战资源调度问题具有一定的复杂性和难度。
首先，资源调度问题通常涉及到多个资源和多个任务，需要考虑到各种约束条件和目标函数。
其次，资源调度问题通常是一个动态过程，需要实时地根据环境的变化做出决策。
此外，资源调度问题往往包含非线性和非凸优化问题，解决起来比较困难。
第四章强化学习在资源调度中的应用4.1 强化学习在交通调度中的应用强化学习在交通调度中的应用是一个热门研究方向。
交通调度问题是一个典型的资源调度问题，涉及到交通流量的合理分配和交通信号的优化控制。
强化学习技术发展调研报告
强化学习技术发展调研报告一、引言强化学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展，并在众多领域展现出了巨大的应用潜力。
本报告旨在对强化学习技术的发展进行全面的调研，分析其现状、挑战以及未来的发展趋势。
二、强化学习的基本概念强化学习是一种通过与环境进行交互，学习最优策略以获得最大累积奖励的机器学习方法。
它与监督学习和无监督学习不同，强化学习中的智能体需要在不断的尝试和错误中学习如何做出最优决策。
在强化学习中，智能体通过感知环境状态，选择动作，并根据环境反馈的奖励来调整策略。
其核心目标是找到一种策略，使得智能体在长期的交互过程中能够获得最大的累积奖励。
三、强化学习技术的发展历程强化学习的发展可以追溯到上世纪 50 年代，但其真正引起广泛关注是在近年来。
早期的强化学习算法主要包括策略迭代、价值迭代等方法，但由于计算复杂度高和样本效率低等问题，应用范围有限。
随着深度学习的兴起，深度强化学习技术应运而生。
深度强化学习将深度学习的强大表示能力与强化学习的决策能力相结合，极大地提高了强化学习的性能。
其中，代表性的算法如深度 Q 网络（DQN）在Atari 游戏等任务中取得了令人瞩目的成果。
近年来，强化学习技术不断发展和创新，出现了诸如策略梯度算法、演员评论家算法、分布式强化学习等新的方法和架构，进一步推动了强化学习的发展。
四、强化学习技术的应用领域（一）游戏领域强化学习在游戏领域取得了巨大的成功。
例如，AlphaGo 战胜了世界顶尖围棋选手，展示了强化学习在复杂策略游戏中的强大能力。
此外，在电子游戏、棋类游戏等方面，强化学习也能够训练出超越人类水平的智能体。
（二）机器人控制强化学习可以用于机器人的运动控制、路径规划和操作任务等。
通过与实际环境的交互，机器人能够学习到最优的控制策略，提高其自主性和适应性。
（三）自动驾驶在自动驾驶领域，强化学习可以帮助车辆学习如何做出最优的驾驶决策，如加速、刹车、转向等，以提高行驶的安全性和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
上海电力学院学报Journal of Shanghai University of Elect/z Power第35卷第4期2019年8月Vol. 35,No. 4Aug. 2019DOI ： 10. 3969/j. issn. 1006 -4729.2019. 04. 018基于强化学习的云计算资源调度策略研究李天宇（国网上海电力公司信息通信公司，上海200030）摘要:提出了一种基于强化学习的云计算虚拟机资源调度问题的解决方案和策略。
构建了虚拟机的动态负载调度模型,将虚拟机资源调度问题描述为马尔可夫决策过程。
根据虚拟机系统调度模型构建状态空间和虚 拟机数量增减空间，并设计了动作的奖励函数。
采用0值强化学习机制，实现了虚拟机资源调度策略。
在云平台的虚拟机模型中，对按需增减虚拟机数量和虚拟机动态迁移两种场景下的学习调度策略进行了仿真，验证了该方法的有效性。
关键词：云计算；虚拟机；强化学习；控制策略中图分类号:TP399 文献标志码:A 文章编号：1006 -4729（2019）04 -0399 -05ReeearchonCloudCompurnng ReeourceSchedulnng SrraregyBased on Reinforcement LearningLDTianyu(Statr Gri Shanghai Municipal Electric Powes Company ，Shanghai 200030, China)Aberracr ： A solution to cloud computing resourcescheduling problem based on reinforcementlearning isproposed8Thedynamicload scheduling model of the virtual machine is constructed ，and thevirtualmachineresourcescheduling problem isdescribed astheMarkov decision proce s 8Ac-cording to thevirtualmachinesystem scheduling model ，thestatespaceand thenumberofvirtualmachinesareincreased ordecreased ， and thereward function oftheaction isdesigned8TheQ-valued reinforcementlearning mechanism isused to implementthevirtualmachineresource scheduling strategy8Fina l y ，in thevirtualmachinemodelofthecloud platform ，theperformanceofthelearning and scheduling strategy isenhanced underthescenariosofincreasing ordecreasing the numberofvirtualmachinesand virtualmachinedynamicmigration8Thee f ectivene s ofthemethod is verified8Key worre : cloud computing ； virtual machine ； reinforcement learning ； control strategy云计算是一种新兴的领先信息技术，云计算 是在“云”上分配计算任务，通过专用软件实现的 自动化管理使用户能够按需访问计算能力、存储空间和信息服务，用户可以专注于自己的业务，无 需考虑复杂的技术细节，有助于提高效率、降低成本和技术创新。
云计算研究的关键技术有:虚拟化技术、数据存储技术、资源管理技术、能源管理技术、云监控技术等。
其中，系统资源调度是云计算中的关键问题 之一。
然而，由于云计算平台上应用程序的多样性收稿日期：2018-12-17通讯作者简介:李天宇（1986—），男，硕士，工程师&主要研究方向为云计算& E-mail ：lihanyu@ sh. sgcc. com. cn 。
400上海电力学院学报2019年和用户负载的动态变化，可能发生节点之间负载不平衡的问题，载、资源不足,而另一载闲置空闲，极大地计算系统的整体性能。
此外,计算资源规模的扩大，资源集群的人工或手动管理变得&,的算法自动协调间的负载,提升云计算平台的资源利用率已成为云计算领域要解决的问题〔T。
统的虚拟机资源调度策略算法不同，强化学习(Reinforcement Leaming,RL)算法是一种无调度方法，不需要系统的先识&法定决，定，化模型中的智能体(Agent)和环境(Environment),通过使智能体与环境交互学习，获得系统的和动态特性&交互过程中，定奖励(Reward)和惩罚(Punishment)来能体的行为，并大化累计奖赏获得控制⑷。
文献[5-6*研究学习态计算资源管理中的应用，以云计拟资源的配置问题为学习对象，从控制的角度进研究。
文献)6*着重每拟机的计算资源分配，并将为学习对象，构分布拟机资源自置系统。
但是,该方法仅从每拟机资源,忽拟集群的整体资源性能&文针对户负载动态的云计算虚拟机资源调度问题，设计基于Q学习的计拟机资源调度方法。
将系统虚拟机的配置管理过程描述为决 程(Markov Decision Process,MDP),并根据系统中的运行状态和输入负载的动态变化引入Q学习机制。
智能体拟机资源环境的持续交互来获得最佳虚拟机调度&最后,本文以按需增减虚拟拟态景为例，进仿真研究，并分同场景化学习的能&1虚拟机资源调度决策模型1・1虚拟机调度结构文研究的计拟资源调度用户、监视器、调度拟机资源池等组成&虚拟机资源调度结构如图1所示&其中,调度程序自动将虚拟机的决块配置为；学习的智能体结构，发挥拟机的资源决策调度&态载平，户载所拟，拟调度将控制器调节相应的虚拟，以达户载平&用户排队模型需求队列资源池图1虚拟机资源调度结构示意1.2虚拟机决策模型强化学习方法侧重于学习解决问题的策略&学习方法相比，学习算法更注重环境的交互&本文构建的学习智能体将虚拟机资源调度问题为间序列的可决 程，智能体观为提取的特征&决程，同时考励的&基 决程，文定拟机调度策略问题，在每间步上，智能体观包学习中的状态i，动a-励函数i&系统状态i取a-并4状态i+1,s—i=4(s,a t，.t%{0,1,2，…,H-1}(1)励函数i与状态转移函数P相关联，可表为r-=5»,卑,》+1),.t%{0,1,2,…,H-11(2)文研究的问题是寻找最优策略h+，使得整个优化范围内获得的奖励G t最大&G的表达式为李天宇:基于强化学习的云计算资源调度策略研究4017-=-"，+(3)=0式中:,---折扣因子，未来奖励在学习中的重要性而设定,,％［0,1］。
当智能体〃时,累计回报服从一个分布,累计回状态S处的期望值定义为状态-动作值函数Q#(s,a)。
罗oubf Q FyQ(S F,a*；(-)(7)网络的(是更新的，每经过N轮迭代，即可将网络的参数复制给目标值网络&Q值和目标Q间的均方误差来更新网&误(为(t=1t-A(罗oubU Q-Q(s,a；())"］(8)Q h(s,a)=E h("t=0,a t=a)(4)双重0值网络误差函数误差函数的梯度arg max。
Q(s,a;0)定义最优Q值函数为Q*(所有策略中最大的状态)，即Q*(s,a)=max Q#(s,a)(5)h若已知Q*，则最优策略h*可通过直接最大Q*(s,a)来定,h *(a_s)=arg maxQ*(s,a)(6)a%A (s,a/,s')0(s,Q；6)每隔N时间/步拷贝参数当前值网络"人步拷贝参数max，。
Gk"')目标值网络回放记忆单元图2双重。
值网络培训流程2虚拟机调度策略的实现2.1深度。
值强化学习过程虚拟机资源调度问题的学习目标是通过使用调度系统模块的时间序列来添加拟机作为决策变量，利能体的反馈信号，环互动，调改善智能决策行为从得最佳调度策略。
文献)5-6］将强化学习引入到云计算虚拟资源的配置中，文献［7-10］将学习引入：际应景的综合研究中。
本文深度Q值学习算法来解决虚拟机资源自置决策问题，即计算应用系统中的运行状态,调度决块，并特定从空间中动作，以改善系统的状态和处理能力。
对于Q值,问题，使用诸如神经网络的非线逼近器来近似&深度Q学习算法使用的是双重Q值网络结构。
图2为双重Q值网络的培训流程图，介绍了系统培训过程。
重Q值网络将评估用不同的来实现,重Q值网决的过估计问题,如图2所示&更新中，目标值可以表示为强化学习过程中，Q值学习算法采用随机梯度下降法修正网，使网络计算的Q值接近目&，更新网为=(-+$(罗oubU Q-Q(s,a；())V Q(s,a；()(9) 2.2马尔可夫决策过程元组描述2.2.1状态空间文献)7-8］，虚拟机自动调度决策需要解决状态空间中的拟机资源配置行为，因此将拟群中的虚拟机资源置决中的状态空间。
调度决的状态空间S表示为S=1s s,s3，O，s n1(1°) 2.2.2动作空间户，对不同的物理资源和虚拟资源进态划分或释放。
户要这部分资源时，将释放。
云计为用户提供的这种资源利用的可扩&文献)9-10］，在每间步长上，学习智能体采的离散 包括添加虚拟机、虚拟保置拟机3种状态。
本文将空间a划分成3个数值，即a%［0,1,2］。
a二0指示调度决块添加虚拟机,a o1拟保持空,a o2调度决块拟机。
402上海电力学院学报2019年2.2.3励学习中的奖励得作环境的优劣评估值。
它是励函〔⑴。
应系统添加拟，虚拟机资源的系统状态（例CPU,带宽利用率）相应地变化。
，增加应用系统的处理能力，计应用提供商所需的系统处理要求，还户的加载请求,并置较大的励值;反，经调，产负荷损失，可设定为负的惩罚值。
i=Sa f，d t）=r+（a t，d t）+r-（a t，d t）（11）式中:at——加值；d t------;r+（a t，d t）满足用户负荷需求的奖励；r-（a t，d t）不能满足负荷需求的惩罚。