基于强化学习的云计算虚拟机放置项目实践-人工智能与云计算结合.zip

简介：
本项目探索了将强化学习应用于云计算中虚拟机（VM）的优化放置策略。通过模拟实验验证了该方法在降低能耗、提高资源利用率方面的效果，展现了人工智能技术在提升云服务效率上的潜力。 随着云数据中心的快速发展，计算能力显著增强的同时也带来了日益严重的能耗问题。为了减少物理服务器在云数据中心内的能源消耗，本段落首先采用强化学习方法来构建虚拟机放置模型，并结合实际情况对Q-Learning(λ)算法进行优化，具体从状态聚合和时间信度两个角度入手改进该算法。接着使用CloudSim仿真平台以及实际数据集进行了实验研究。 仿真实验结果显示，在降低物理服务器能耗方面，经过优化的Q-Learning(λ)算法相较于传统的Q-Learning、贪心（Greedy）及粒子群优化（PSO）等方法具有明显优势，并且在处理不同数量虚拟机放置请求时仍能保持较好的性能表现。因此，该研究提出的改进方案具备较高的实用价值和应用前景。