一种基于强化学习策略的多目标云工作流调度方法
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摘要
本发明公开了一种基于强化学习策略的多目标云工作流调度方法，通过利用指针网络对强化学习Agent进行改进形成改进后的深度强化学习算法构建基于强化学习策略的工作流调度模型，使得工作流调度模型能适用于不同大小、不同类型的云工作流调度问题，在保证较高时效性的同时，提升模型的泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习策略的多目标云工作流调度方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111191934A
申请号 ：
CN201911409785.7
公开（公告）日 ：
2020-05-22
申请日 ：
2019-12-31
授权号 ：
CN111191934B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
王彬阳李慧芳袁艳邹伟东柴森春夏元清
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京理工大学专利中心
代理人 ：
温子云
优先权 ：
CN201911409785.7
主分类号 ：
G06Q10/06
IPC分类号 ：
G06Q10/06 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/06
资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2020-06-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/06
申请日 : 20191231
申请日 : 20191231
2020-05-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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