资源调度概述
强化学习在资源调度中用于学习如何最优地分配和调度资源，提高资源利用率和系统效率。
主要应用
- 云计算资源调度：虚拟机分配、负载均衡
- 任务调度：作业调度、任务分配
- 网络资源管理：带宽分配、路由优化
- 能源管理：电力调度、能源分配
- 交通信号控制：智能交通信号灯调度
技术特点
- 动态环境：资源需求和可用性不断变化
- 多目标优化：需要平衡多个目标（延迟、成本、利用率等）
- 实时决策：需要快速做出调度决策
- 可扩展性：需要处理大规模资源调度问题
技术挑战
- 状态空间大：资源状态空间通常很大
- 动作空间复杂：调度动作可能涉及多个维度
- 约束条件：需要满足各种资源约束
- 不确定性：资源需求和可用性不确定
常用算法
- DQN：学习调度策略的Q值函数
- PPO：稳定高效，适用于复杂调度场景
- Multi-Agent RL：处理分布式资源调度
- Hierarchical RL：分层调度策略