买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118860607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411015242.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统是由徐占伯;刘亚萍;秦启凡;吴江设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统，属于云计算系统数据中心节能优化技术领域，所述方法包括以下步骤：S1、建立仿真模型，确定研究对象的智能体和环境；S2、基于仿真模型以及数据中心服务器信息建立MDP模型；S3、基于MDP模型，开发DeepMAHHQN算法，对智能体进行训练，更新策略网络和价值网络，建立形成初步的资源休眠调度策略；S4、将初步控制策略部署到实际数据中心，指导数据中心各服务器智能体对数据中心服务器开关机以及功率管理进行调度决策，并与实际环境进行交互，对调度策略进行持续更新优化，直到达到预期仿真结果。本发明能够满足够根据数据中心的实际情况动态调整资源的分配，最大程度地提高能源利用效率。

本发明授权一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的数据中心资源休眠及调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集仿真模型所需相关参数，建立数据中心机房仿真模型，确定研究对象的智能体和环境； S2、基于实际数据中心机房情况，建立马尔可夫决策过程模型，通过经验确定其参数；所述马尔可夫决策过程模型包括马尔可夫决策过程状态空间模型、马尔可夫决策过程动作空间模型和马尔可夫决策过程奖励函数模型； 所述马尔可夫决策过程奖励函数模型表达式为： 式中，是t时刻各智能体的奖励取值，指的是智能体i在时刻t通过执行动作所获得的奖励，是时刻t的实时电价，是时刻t服务器i的功耗，是温度惩罚系数，是服务质量惩罚系数，是业务负载处理惩罚系数；此外，是服务器i在时刻t超出其热舒适范围的绝对值，是服务器i在时刻t的平均任务响应时间超出服务质量约定上限的值，是时刻t未被处理的任务量； S3、基于S2构建的马尔可夫决策过程模型，结合仿真环境对DeepMAHHQN网络进行训练，更新DeepMAHHQN网络中的参数，形成初步的资源休眠调度策略；所述S3包括根据各服务器的智能体执行动作，更新环境全局状态；所述根据各服务器的智能体执行动作，更新环境全局状态包括： S3031、每个服务器的智能体i根据当前观测通过策略选择离散动作，服务器执行离散动作决定是否开机，选择的离散动作由下式计算得到： 其中，表示一个非常小的正数，为高层局部价值函数，为高层局部价值函数网络的参数； S3032、将当前观测到的状态和离散动作打包成并输入到每个智能体i的低层策略网络，得到连续动作，服务器执行连续动作决定其分配任务工作量； S3033、根据S2中的奖励函数模型计算获得当前时刻奖励，全局状态更新为；将五元组存入经验回放池，其中，为当前时刻全局状态，为时刻t所有智能体离散动作的集合，为时刻t所有智能体连续动作的集合； S4、将S3训练得到的初步的资源休眠调度策略部署到实际数据中心，指导数据中心各服务器智能体对数据中心服务器开关机以及功率管理进行调度决策，并与实际环境进行交互对调度策略进行持续更新优化，直到训练效果达到预期仿真结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。