强化学习：在云计算资源调度中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景先容
1.1 题目的由来
随着云计算的快速发展，云服务提供商必要处理海量的用户请求，这要求他们可以或许高效地调度云资源，以满意用户需求并最大化资源使用率。云计算资源调度是一个复杂的题目，它涉及到多个方面，如资源分配、负载均衡、服务质量包管等。
1.2 研究现状
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在各个领域取得了显著的成果，包罗游戏、机器人、推荐系统等。将强化学习应用于云计算资源调度，可以有效提高调度策略的智能性和适应性。
1.3 研究意义
强化学习在云计算资源调度中的应用具有重要的研究意义：
- 提高资源使用率：通过智能调度策略，可以优化云资源的分配和使用，低落能耗和成本。
- 提拔服务质量：智能调度可以包管用户请求得到快速响应，提高服务质量。
- 适应动态厘革：强
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