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Mar, 2025
基于离散世界模型的元强化学习在自适应负载均衡中的应用
Meta-Reinforcement Learning with Discrete World Models for Adaptive Load Balancing
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Cameron Redovian
TL;DR
本研究针对动态工作负载下操作系统负载均衡的挑战，提出了一种将元强化学习算法与DreamerV3架构相结合的新方法。研究表明，该方法在标准和自适应试验中优于A2C算法，且在不同的工作负载分布和规模下，表现出强大的健壮性，具有重要的资源管理及性能优化潜力。
Abstract
We integrate a
Meta-Reinforcement Learning
algorithm with the
DreamerV3
architecture to improve
Load Balancing
in operating systems. This
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