Cloud computing har antagits i stor utsträckning för att stödja olika beräkningstjänster. Ett grundläggande problem för molnleverantörer är hur man effektivt fördelar resurser på begäran av användare och prissätter resursanvändningen, för att maximera resurseffektiviteten och därmed leverantörens vinst. Befintliga studier upprättar detaljerade prestandamodeller för användning av molnresurser, och föreslå offline eller online algoritmer för att besluta tilldelning och prissättning. Olika, vi antar en blackbox strategi, och utnyttja modellfri Deep Enhancement Learning (DRL) för att fånga dynamiken hos molnanvändare och bättre karakterisera inneboende anslutningar beween en optimal fördelning / prispolitik och tillstånden i det dynamiska molnsystemet. Målet är att lära sig en policy som maximerar nettovinsten för molnleverantören genom försök och fel, vilket är bättre än beslut som fattas på explicita prestandamodeller. Vi kombinerar långtidsminnesenheter (LSTM) med fullt anslutna neurala nätverk i vår DRL för att hantera användare som anländer online, och justera utgångs- och uppdateringsmetoder för grundläggande DRL-algoritmer för att hantera både resursfördelning och prissättning. Utvärdering baserad på verkliga dataset visar att vår DRL strategi överträffar grundläggande DRL algoritmer och state-of-theart white-box online moln resursalgoritmer avsevärt, både i fråga om vinst och antalet accepterade användare.
Du och Al. REF studerade en djupt förstärkande inlärningsstrategi i molnresursallokeringen och prissättningen för att maximera leverantörens intäkter.
Learning Resource Allocation and Pricing for Cloud Profit Maximization
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}