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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种云计算环境中的资源管理方法及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：CN114217974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202111562519.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种云计算环境中的资源管理方法及系统是由张伟哲;王德胜;林军任;韩啸;武化龙;范庆阳;何慧;方滨兴设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云计算环境中的资源管理方法及系统在说明书摘要公布了：一种云计算环境中的资源管理方法及系统，涉及云计算技术领域，用以解决云计算环境中现有的对于虚拟节点的静态资源管理不能有效提高其运行性能的问题。本发明的技术要点包括：采集虚拟节点的CPU、内存和带宽资源信息，提出一种基于DDPG的资源分配算法根据上述资源信息计算每个虚拟节点的目标资源配置量以获得资源配置决定的结果，并根据该结果对每个虚拟节点的资源进行动态的调节，从而在提高整体资源利用率的基础上提高虚拟节点运行性能；进一步地，在基于DDPG的资源分配算法中，利用Actor网络生成相应的动作输出，并通过一个动作解码过程将基于比率的输出转换为目标资源配置大小。本发明可以整体缩短不同应用程序的完成时间，且不会产生大量系统开销。

本发明授权一种云计算环境中的资源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云计算环境中的资源管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、实时采集每个虚拟节点的资源信息，所述资源信息包括CPU使用时间、空闲内存和带宽信息；步骤二、获取每个虚拟节点的CPU、内存及带宽资源配置量；步骤三、根据所述资源信息和CPU、内存及带宽资源配置量进行计算提取，获得每个虚拟节点的CPU、内存及带宽使用率；所述CPU、内存及带宽资源配置量和CPU、内存及带宽使用率共同构成状态集；步骤四、利用基于深度确定性策略梯度的资源管理算法对所述状态集进行训练学习，获得每个虚拟节点的资源配置决策；具体步骤包括：步骤四一、初始化当前Actor网络πθS、当前Critic网络QωS,A、目标Actor网络πθ″S和目标Critic网络Q′ω′S,A，并创建经验池；步骤四二、初始化环境并获取当前t时刻状态信息；步骤四三、以状态集中当前t时刻状态st为输入，根据Actor网络πθS计算获得离散动作并加入噪声，获得当前t时刻动作at： 式中，πθst表示当前t时刻Actor网络；表示满足均值为μ、方差为σ2的正态分布的噪声；步骤四四、根据当前t时刻状态st利用基于比率的动作解码算法对当前t时刻动作at进行解码，得到解码后的资源配置动作；步骤四五、按照解码后的资源配置动作进行资源配置；步骤四六、获取状态集中t+1时刻状态st+1，并根据下述奖励函数公式计算获得即时奖励rt：rt＝-λ1Bads-λ2Vars+λ3Evav式中，λ1、λ2、λ3表示权重参数；Bads表示处于资源过度利用或未充分利用状态的虚拟实例的数量；Vars表示CPU、内存及带宽使用率的方差之和，值越小说明虚拟节点的资源利用率越均衡；Evav表示对每个资源管理动作操作的评价值，值越大说明越认可；步骤四七、将当前状态st、t时刻动作at、t+1时刻状态st+1和即时奖励rt即st,at,st+1,rt存入经验池；步骤四八、从经验池中进行mini-batch取样，并基于下述公式对当前t时刻Critic网络中的参数ω进行梯度更新： 式中，E表示期望值；Qωst,at表示当前t时刻Critic网络；表示对当前Critic网络的参数ω求导；yt表示目标值，yt＝rt+γQ′ω′st+1,π′θ′st+1，γ表示折损率，Q′ω′st+1,πθ″st+1表示t+1时刻目标Critic网络，πθ″st+1表示t+1时刻目标Actor网络；步骤四九、从经验池中进行mini-batch取样，并基于下述公式对当前t时刻Actor网络中的参数θ进行梯度更新： 式中，表示对当前Critic网络的参数a求导；表示当前Actor网络的参数θ求导；步骤四十、通过下列公式更新目标Actor网络的参数θ′：θ′←τθ+1-τθ′；通过下列公式更新目标Critic网络的参数ω′：ω′←τω+1-τω′；其中，τ表示动量因子；步骤四十一、迭代循环执行步骤四二至步骤四十，直至达到预设最大迭代次数则停止迭代执行；步骤五、根据所述资源配置决策对每个虚拟节点的资源进行动态调节。

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