本发明公开一种基于Q学习的混合云作业调度方法,使用多agent并行学习,即每个agent独立进行最优策略学习,当某个agent最先得到满足error＜θ条件的策略时,就进行agent间的知识迁移。本发明通过分析用户作业在云环境中的执行流程,以最小化用户作业完成时间和等待时间为优化目标,设计了一种基于强化学习的混合云作业调度方法,并采用并行多agent技术加速最优策略的收敛,提高了云资源的利用率,降低了用户等级协议的违约率。
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