基于強化學習的數據中心能耗優(yōu)化調度策略研究
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摘要：隨著云計算的飛速發(fā)展，數據中心能耗問題日益突出，亟須探索更加智能高效的節(jié)能優(yōu)化新方法。文章分析了數據中心的能耗問題，闡述了強化學習技術在數據中心能耗調度中的應用潛力，構建了一個涵蓋服務器、制冷等關鍵設施的數據中心系統(tǒng)模型并基于該模型搭建了一個精細化的數據中心能耗評估框架，將調度問題形式化為一個馬爾可夫決策過程，設計了一種融合圖神經網絡與長短期記憶網絡的深度強化學習算法，最后搭建了仿真平臺驗證所提出策略的有效性。（剩余8568字）