WiMi Hologram Cloud Inc. gab bekannt, dass es einen auf Deep Reinforcement Learning basierenden Algorithmus für die Aufgabenplanung im Cloud Computing entwickelt hat, um die Leistung und Ressourcennutzung von Cloud Computing-Systemen zu verbessern. Deep Reinforcement Learning kann komplexe Entscheidungsprobleme durch Lernen und Optimieren von Strategien lösen. Durch den Einsatz von Deep Reinforcement Learning kann das Problem der Aufgabenplanung in ein Problem des Reinforcement Learning umgewandelt werden, indem ein tiefes neuronales Netzwerk trainiert wird, um die optimale Strategie für die Aufgabenplanung zu lernen. Der Vorteil von Reinforcement Learning besteht darin, dass es die Strategie automatisch an die Veränderungen in der Umgebung anpassen kann und an komplexe Szenarien der Aufgabenplanung angepasst werden kann.

Deep Reinforcement Learning hat die Vorteile der Anpassungsfähigkeit, der nichtlinearen Modellierung, des durchgängigen Lernens und der Verallgemeinerungsfähigkeit bei der Aufgabenplanung und kann Faktoren wie die Ausführungszeit der Aufgabe, die Ressourcennachfrage, die Belastungssituation der virtuellen Maschine und die Netzwerklatenz umfassend berücksichtigen, um die Aufgabenplanung genauer durchzuführen und die Leistung des Systems und die Auslastungsrate der Ressourcen zu verbessern. Der Deep Reinforcement Learning-basierte Algorithmus von WiMi für die Aufgabenplanung im Cloud Computing umfasst die Zustandsdarstellung, die Aktionsauswahl, die Belohnungsfunktion sowie das Training und die Optimierung des Algorithmus. Die Zustandsdarstellung ist ein wichtiges Bindeglied.

Durch die Umwandlung verschiedener Informationen in der Cloud Computing-Umgebung in eine Form, die vom maschinellen Lernmodell verarbeitet werden kann, kann das Modell die aktuelle Situation bei der Aufgabenplanung besser verstehen und so vernünftigere und genauere Entscheidungen bei der Aufgabenplanung treffen. Die Auswahl von Aktionen ist ebenfalls ein wichtiger Schritt. Bei jedem Zeitschritt muss der Agent eine Aktion auswählen, die er ausführt, um die Strategie für die Aufgabenplanung zum aktuellen Zeitpunkt zu bestimmen. Ein solcher Algorithmus kann auf der Grundlage des aktuellen Systemzustands eine optimale Aktion auswählen, um eine effiziente Planung von Cloud Computing-Aufgaben zu erreichen.

Die Belohnungsfunktion hingegen wird verwendet, um den Belohnungswert zu bewerten, den der Agent nach der Ausführung einer Aktion erhält, was wiederum den Entscheidungsprozess des Agenten leitet. Die Belohnungsfunktion kann den Agenten in die Lage versetzen, während der Aufgabenplanung besser zu lernen und zu optimieren. Darüber hinaus sind das Training und die Optimierung des Deep Reinforcement Learning-basierten Algorithmus für die Aufgabenplanung im Cloud Computing ebenfalls sehr wichtig.

Zunächst muss eine auf das Problem der Aufgabenplanung anwendbare Reinforcement Learning-Umgebung erstellt werden, einschließlich der Definition von Zuständen, Aktionen und Belohnungsfunktionen. Der Zustand kann Informationen wie die aktuelle Systemauslastung, die Attribute und die Priorität der Aufgabe enthalten; die Aktion kann entscheiden, ob die Aufgabe einer bestimmten virtuellen Maschine zugewiesen werden soll oder ob die Bearbeitung der Aufgabe verzögert werden soll; und die Belohnungsfunktion kann auf der Grundlage der Fertigstellungszeit der Aufgabe, der Ressourcennutzung und anderer Metriken definiert werden. Der Algorithmus wird dann mit einem Deep Reinforcement Learning-Algorithmus wie Deep Q-Network (DQN) trainiert, einem auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Reinforcement Learning-Algorithmus, der Entscheidungen durch Lernen einer Wertfunktion treffen kann.

Während des Trainingsprozesses aktualisiert der Algorithmus durch Interaktion mit der Umgebung kontinuierlich die Parameter des neuronalen Netzwerks, um die Entscheidungsstrategie für die Aufgabenplanung zu optimieren. Darüber hinaus können einige Optimierungstechniken, wie z.B. Erfahrungswiedergabe und objektive Netzwerke, eingesetzt werden, um die Leistung und Stabilität des Algorithmus weiter zu verbessern. Durch kontinuierliches Training und Optimierung lernt der Algorithmus nach und nach die optimale Strategie für die Aufgabenplanung und verbessert so die Leistung und Effizienz des Systems.