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基于模型深度强化学习的数据中心主动地板控制
文献摘要：
如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化学习方法,克服了传统无模型深度强化学习方法采样效率低的缺陷.大量仿真实验结果表明,与经典无模型(PPO)方法相比,所提出的方法可迅速收敛到最优控制策略,并可以有效抑制机架热点现象.
文献关键词：
数据中心;主动地板;强化学习;性能评价
中图分类号：
作者姓名：
温建伟;张立;段彦夺;李雷孝
作者机构：
内蒙古自治区气象信息中心,内蒙古呼和浩特010051;内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010080
文献出处：
引用格式：
[1]温建伟;张立;段彦夺;李雷孝-.基于模型深度强化学习的数据中心主动地板控制)[J].控制理论与应用,2022(06):1051-1056
A类：
主动地板
B类：
基于模型,模型深度,深度强化学习,数据中心,除数,局部热点,AVT,机架,热点现象,控制问题,马尔可夫决策过程,最优控制,强化学习方法,无模型,采样效率,PPO,性能评价
AB值：
0.253624
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