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题名/责任者:

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/彭志平编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-61738-9/CNY89.00

载体形态项:

180页:图;24cm

并列正题名:

Deep reinforcement learning:Collaborative adaptive scheduling theory and application of task and virtual resources in cloud computing

其它题名:

云计算中作业与资源协同自适应调度的理论及应用

个人责任者:

彭志平 编著

学科主题:

云计算-研究

中图法分类号:

TP393.027

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

彭志平, 工学博士, 教授。中国系统仿真学会智能仿真优化与调度专委会常务委员, 中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员，长期从事人工智能、智能系统等方向的科研与教学研究工作。

提要文摘附注:

本书共分为四篇: 第一篇基础理论 (第1-2章), 介绍了云计算和深度强化学习的基本理论; 第二篇云作业调度算法 (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Agent系统的云工作流作业优化调度策略、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。第三篇虚拟化资源调度 (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、两邴阶段虚拟资源协同自适应调度; 第四篇云作业和虚拟化资源协同自适应调度 (第12-13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。

使用对象附注:

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

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