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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开一种SaaS软件服务请求负载均衡方法、介质、设备，涉及软件服务技术领域，方法包括计算SaaS服务集群平均指令响应时间比和SaaS软件执行服务请求成功率；根据服务请求平均指令响应时间比和SaaS软件执行服务请求成功率，得到SaaS软件服务请求负载均衡的优化目标；构建SaaS软件服务请求负载均衡的深度强化学习环境，构建所述深度强化学习环境状态空间、动作空间、奖励函数；基于优化目标，使用RDDQN算法在所述深度强化学习环境下进行SaaS软件服务请求的负载均衡。本发明可以弱化智能体陷入局部最优的趋势，有效地减小了数据之间的相关性，加速算法训练时的收敛速度。
主权项：1.一种SaaS软件服务请求负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、计算SaaS服务集群平均指令响应时间比和SaaS软件执行服务请求成功率；S2、根据服务请求平均指令响应时间比和SaaS软件执行服务请求成功率，得到SaaS软件服务请求负载均衡的优化目标；S3、构建SaaS软件服务请求负载均衡的强化学习网络，构建所述强化学习网络的状态空间、动作空间、奖励函数；S4、基于优化目标，使用RDDQN算法在所述强化学习网络下进行SaaS软件服务请求的负载均衡。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种SaaS软件服务请求负载均衡方法、介质、设备
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