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    基于深度強化學習的算力資源度量方法

    1040   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:56:03
    本發明涉及一種基于深度強化學習的算力資源度量方法，包括以下步驟：步驟S1：對任務集中所有待量化計算任務進行建模分析，分別定義狀態、動作、獎勵值；步驟S2：根據深度強化學習算法構建算力量化模型框架，并針對量化要求對模型優化目標進行細化；步驟S3：通過調整超參數對模型進行優化，得到迭代完成的訓練模型；步驟S4：將待量化任務數據輸入訓練好的模型得到計算任務的算力度量結果。本發明能夠通過細粒度分析任務模型，量化任務資源需求量，有效預測任務執行時間，實現了對異構任務的算力資源度量，為未來工業互聯網下網絡?計算?控制一體化提供算力量化基礎。
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