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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于MultiEE‑RL算法的微服务组合方法，属于云计算环境下软件工程技术领域，本发明将微服务组合架构抽象构建为基于马尔可夫决策过程的微服务组合MDP‑WSC模型，并利用微服务的非功能服务质量QOS属性针对服务组合的不确定性进行建模，设计并实现了基于微服务框架下服务组合优化的强化学习算法。本发明对比了不同学习率和策略选择参数下传统Q‑Learning算法的应用表现，并提出了将基于玻尔兹曼Boltzmann分布和基于上置信区间UpperConfidenceBound策略的Q‑Learning算法引入服务组合优化问题，并对算法进行优化。能够对常见微服务系统实现基于QoS目标的调度方案自动生成，有效解决微服务系统质量管理方案缺失、调度组合低效问题。
主权项：1.一种基于MultiEE-RL算法的微服务组合方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：将微服务组合架构抽象构建为基于马尔可夫决策过程的微服务组合模型，并利用微服务的非功能服务质量QoS属性针对所述微服务组合模型的不确定性进行建模；设定系统调度目标是使得系统QoS达到最优；针对所述系统调度目标进行寻优，获得最优决策向量；根据所述最优决策向量获得微服务系统调度模型基于QoS的最佳调度方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于MultiEE-RL算法的微服务组合方法
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