深度强化学习

本书汇集了作者近年来在云计算作业分配、虚拟化资源调度、云作业和资源协同自适应调度、强化学习和深度强化学习理论等方面的研究成果同时介绍了在云计算中用户作业分配和虚拟化资源调度的一些基本原理和主要方法。

全书共分为4篇：第1篇基础理论(第1章和第2章)介绍了云计算和深度强化学习的基本理论；第2篇云作业调度算法(第3~7章)介绍了云计算环境下的随机作业优化调度策略、混合作业调度机制、基于多智能体系统的云工作流作业优化调度、基于深度强化学习的云环境下的多资源云作业调度策略、基于深度强化学习的多数据中心云作业调度；第3篇虚拟化资源调度(第8~11章)，介绍了基于强化学习的云计算资源分配研究、基于DQN的多目标优化的资源调度框架、容器云环境虚拟资源配置策略的优化、两阶段虚拟资源协同自适应调度；第4篇云作业和虚拟化资源协同自适应调度(第12章和第13章)介绍了基于异构分布式深度学习的云任务调度与资源配置框架、云工作流任务与虚拟化资源协同自适应调度机制。

本书可作为计算机类专业学生的参考书同时对从事云计算中作业与虚拟化资源协同自适应调度的理论及应用技术研究、开发和应用的科技人员也具有一定的参考价值。