本文在最小化数据中心网络中的工作调度时间方面进行了深入研究，提出了一种基于深度强化学习的改进方法并将其扩展到多个服务器群集，结果表明，相比于传统的资源分配算法，深度强化学习方法在各种复杂环境中有着出色的性能表现。

Nov, 2017

本研究提出一种基于多智能体强化学习和演员 - 评论家方法的算法，通过与真实工作负载模式、能源价格和碳强度相互作用的云系统学习最优的协同调度策略，从而最大化 GPU 利用率、降低运营成本和减少碳排放。与其他算法相比，我们的方法提高了系统效用，最高可达 28.6％。

Apr, 2023

该论文综述了深度强化学习技术在无服务器计算的函数调度和资源扩展领域的应用，分析了各种算法、模型和性能，发现深度强化学习在提高函数调度和资源扩展效率方面取得了有希望的结果，同时也指出了需要解决的挑战和未来研究方向。

Oct, 2023

深度强化学习 (DRL) 在机器调度问题中的方法和应用进行了全面的综述和比较，发现 DRL 方法在计算速度和生成接近全局最优解方面表现优于其他方法，但面临着处理复杂操作约束、多目标优化、泛化性、可扩展性、解释性和鲁棒性等限制，解决这些挑战将是未来研究中的关键焦点。该论文为研究人员评估当前 DRL 机器调度领域的现状以及发现研究空白提供了宝贵的资源，同时也帮助专家和从业者选择适合生产调度的 DRL 方法。

Oct, 2023

本文通过使用机器学习优化技术，提出了一种创新的方法来解决云计算资源调度和管理中的复杂问题，通过对云环境中低资源利用率和负载不平衡等挑战的深入研究，本研究提出了包括深度学习和遗传算法等优化方法在内的全面解决方案，以提高系统性能和效率，从而在云计算资源管理领域带来新的突破和进展。合理分配资源在云计算中起着至关重要的作用。

Feb, 2024

这篇论文解决了云服务中管理服务质量（QoS）的关键挑战，着重研究了个别租户期望和不同服务水平指标（SLI）的细微差别。它引入了一种新的方法，利用深度强化学习在多租户、多加速器的云环境中进行租户特定的 QoS 管理。所选择的 SLI，即截止时间满足率，允许客户为每个服务请求量身定制服务质量。提出了一种新颖的在线调度算法，针对多加速器系统中的深度神经网络，着重保证租户层面和模型特定的 QoS 水平，并考虑实时约束。

Feb, 2024

通过使用强化学习，我们提出了一种新的方法，在 GPU 集群中减轻网络争用，以提高调度决策的效率，从而减少作业完成时间并降低资源利用率。

Oct, 2023

我们提出一种基于强化学习的数据密集型科学工作流调度方法，考虑到 Volunteer Edge-Cloud 资源的分布和异构性，以确保鲁棒的资源分配。通过将问题建模为马尔可夫决策过程，并使用基于事件的异步优势演员 - 评论家强化学习方法进行求解，我们在大量模拟和实验中证明了我们的方法在满足工作流需求、满足 Volunteer Edge-Cloud 资源偏好以及有效利用资源方面的优势。

Jul, 2024

本文旨在设计一种任务调度策略，以最小化所有任务的离线和计算延迟，同时满足无人机能源容量约束下的延迟导向物联网服务需求，并考虑到任务到达动态变化的情况，提出了基于风险敏感的强化学习算法来解决能耗风险约束下的决策问题。

Oct, 2020

云计算平台中的高效资源利用与完美用户体验通常相互冲突。本文提出了一种名为 “云中可延迟作业在线调度” 的在线可延迟工作调度方法，采用深度强化学习模型学习调度策略，并利用多个辅助任务提供更好的状态表示和改进模型性能，从而在在线环境中合理安排部署计划，实现用户等待时间短、平台资源利用率高的目标。所提出的方法在公共数据集上进行了验证并展示了卓越的性能。

Jun, 2024