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文档简介

本发明涉及一种用于云计算的虚拟机优化决策过程MDP，进而通过强化学习技术训练得到利用原始决策矩阵和辅助决策矩阵构建权衡决具有不仅考虑了虚拟机调度方案执行前的稳态兼顾了虚拟机调度方案执行后对后续资源整合2201)确定迁移代价M的度量标准，以迁移代价M作为虚拟机调度方案xj所对应的奖励函202)以迁移代价M作为系统健壮性指标，基于虚拟机调度过程中的系统状态转移关系t表示Agent在时间步t接收的状态；t表示Agent时间步t执行的动作；3403)根据辅助决策矩阵获取状态(sj1,sj2,...,sjn)执行动作a所对应的奖励值404)将Rewardji作为非劣解xj的一个新目标函数值添加到决策矩阵中，构成权衡决状态空间S采用神经网络技术，结合神经网络技术对服务器的状态集合进行降维和聚合处所述的步骤S3中的MDP模型采用强化学习技术DoubleQ-Learning算法对其训501)若决策者对虚拟机调度各目标属性无503)结合决策者对各个目标的偏好值或系统默认客观权重值构造加权规范决策矩阵j表示决策者对第j个目标设定的偏好权重。计算加权规范决策矩阵中所有调度方案距离理4应用环境。而典型的调度问题可以直接映射为装箱问题，多目标进化算法(如NSGA-II、能够方便的与其他优化策略相结合(从而解决其自身缺乏反馈机制、收敛速度慢等缺陷)，对求解虚拟机多目标调度优化问题具有天然劣解集设计兼顾系统能效和系统稳健性的虚拟机多目标调度权衡决策机制是基础设施即[0005]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于云计算的以虚拟机多目标调度优化结果为输入参数，所述方法首先通过目标转换建立原始决策矩5理想点o;各属性值为加权规范决策矩阵中各元素的最小值；[0018]202)以迁移代价M作为系统健壮性指标，基于虚拟机调度过程中的系统状态转移[0019]作为优选的技术方案，所述的迁移代价M使用每个虚拟机vmj的迁移时间来度量，j表示物理主机的可用带宽。6[0031]所述的步骤S3中的MDP模型采用强化学习技术DoubleQ-Learning算法对其训练[0035]403)根据辅助决策矩阵获取状态(sj1,sj2,...,sjn)执行动作a所对应的奖励值[0036]404)将Rewardji作为非劣解xj的一个新目标函数值添加到决策矩阵中，构成权[0039]502)对权衡决策矩阵中的属性值进行规范化，构造规范决策矩阵[0040]503)结合决策者对各个目标的偏好值或系统默认客观权重值构造加权规范决策7Q-value矩阵(辅助决策矩阵)至收敛；最后利用原始决策矩阵和辅助决策矩阵构建权衡决如下所示；8虚拟机放置方案后的系统集群状态(sj1,sj2,...,sjn)以及xj所属的动作空间a∈{能耗优性值进行规范化，构造规范决策矩阵进而结合用户对各个[0065]S7、计算加权规范决策矩阵中的各点距离理想点o;之间的

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