基于强化学习的虚拟机资源调度模型研究

刘洋宇 刘亮 李薛剑

摘要：目前，现有的虚拟机资源调度算法主要采用基于启发式的方法。然而，针对不同类型的云任务，各種启发式调度算法的性能表现存在差异，若采用通用的启发式算法，可能导致集群资源被严重浪费。研究运用强化学习的方法，实现了一种对虚拟机资源进行自主学习的调度策略，并使用CloudSim仿真平台进行仿真实验。通过与几种传统的启发式调度算法进行对比，验证了强化学习在资源调度中的可行性和有效性。

关键词：资源调度；启发式方法；强化学习；仿真实验

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）05-0052-04