摘要：自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)智能調(diào)度領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和自適應(yīng)策略網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜調(diào)度環(huán)境的建模與優(yōu)化。該方法引入雙重網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和基于動(dòng)量的參數(shù)更新機(jī)制，顯著提升了調(diào)度策略的穩(wěn)定性和收斂速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在云計(jì)算負(fù)載均衡場(chǎng)景中，該方法使得任務(wù)完成時(shí)間平均縮短23.5%，資源利用率提升18.7%。此外，具有良好的泛化能力和環(huán)境適應(yīng)性。與傳統(tǒng)啟發(fā)式算法相比，自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法在任務(wù)完成時(shí)間、資源利用率和系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面均取得顯著提升。這種方法為解決大規(guī)模分布式系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題提供了新的思路和實(shí)踐依據(jù)。

關(guān)鍵詞：自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)；智能調(diào)度；資源優(yōu)化；負(fù)載均衡；動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）16-0023-03

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)調(diào)度是實(shí)現(xiàn)高效資源分配的核心機(jī)制，其性能直接影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，隨著云計(jì)算和分布式系統(tǒng)的普及，調(diào)度問(wèn)題呈現(xiàn)出高度動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的靜態(tài)調(diào)度算法難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的負(fù)載環(huán)境，同時(shí)基于規(guī)則的啟發(fā)式方法缺乏自適應(yīng)能力，自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)通過(guò)與環(huán)境的持續(xù)交互和策略優(yōu)化為解決這一問(wèn)題提供了新的可能，該方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略并隨環(huán)境變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)性和優(yōu)化潛力。

1 自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)

1.1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)基本原理與框架

增強(qiáng)學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，通過(guò)智能體與環(huán)境的持續(xù)交互來(lái)獲取最優(yōu)策略。在標(biāo)準(zhǔn)增強(qiáng)學(xué)習(xí)框架中，智能體通過(guò)觀察環(huán)境狀態(tài)st，選擇相應(yīng)動(dòng)作at并執(zhí)行，環(huán)境隨之轉(zhuǎn)移到新?tīng)顟B(tài)st+1并返回即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)rt，智能體借助價(jià)值函數(shù)V（s）或動(dòng)作價(jià)值函數(shù)Q（s，a）來(lái)評(píng)估狀態(tài)或狀態(tài)動(dòng)作對(duì)的長(zhǎng)期價(jià)值，并基于策略函數(shù)π（a|s）選擇使累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化的動(dòng)作序列。在計(jì)算機(jī)智能調(diào)度領(lǐng)域，狀態(tài)空間包含系統(tǒng)負(fù)載、任務(wù)隊(duì)列和資源利用率等關(guān)鍵信息，動(dòng)作空間則對(duì)應(yīng)不同的調(diào)度決策[1]，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為函數(shù)逼近器，構(gòu)建深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）或策略梯度網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)值函數(shù)或策略函數(shù)的參數(shù)化表示。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制存儲(chǔ)并重用歷史交互數(shù)據(jù)，結(jié)合時(shí)序差分學(xué)習(xí)方法，不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使策略逐步趨向最優(yōu)解。為提升算法的穩(wěn)定性，采用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，將值函數(shù)的學(xué)習(xí)與目標(biāo)計(jì)算解耦，有效降低策略震蕩風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 自適應(yīng)機(jī)制設(shè)計(jì)與優(yōu)化

自適應(yīng)機(jī)制在增強(qiáng)學(xué)習(xí)框架中發(fā)揮著核心作用，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)和策略選擇來(lái)應(yīng)對(duì)環(huán)境變化[2]，基于任務(wù)完成時(shí)間和資源利用效率，設(shè)計(jì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整機(jī)制，學(xué)習(xí)率η的更新采用指數(shù)衰減方法：

[η（t） = η0 × exp（-λtT）]" " " （1）

式中：η?為初始學(xué)習(xí)率，λ為衰減系數(shù)，T為總訓(xùn)練周期，t為當(dāng)前訓(xùn)練步數(shù)，這種自適應(yīng)調(diào)整確保了算法在訓(xùn)練初期具有較大的探索空間，而在后期則趨向穩(wěn)定收斂，策略網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)優(yōu)化建立在溫度參數(shù)τ的動(dòng)態(tài)調(diào)控基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)整Softmax函數(shù)的溫度系數(shù)來(lái)平衡探索與利用：

[π（a|s） = expQ（s，a）τ / Σ exp（Q（s，a'）τ）]" " " "（2）

溫度參數(shù)τ隨著訓(xùn)練進(jìn)程逐步降低，使得策略選擇從隨機(jī)探索逐漸轉(zhuǎn)向確定性開(kāi)發(fā)，為增強(qiáng)算法對(duì)環(huán)境擾動(dòng)的適應(yīng)能力，引入經(jīng)驗(yàn)池優(yōu)先級(jí)采樣機(jī)制，根據(jù)時(shí)序差分誤差大小動(dòng)態(tài)調(diào)整樣本采樣概率，使得具有較大誤差的經(jīng)驗(yàn)得到更多重放機(jī)會(huì)，該機(jī)制顯著提升了算法的學(xué)習(xí)效率和環(huán)境適應(yīng)性。

1.3 獎(jiǎng)勵(lì)模型與狀態(tài)空間構(gòu)建

獎(jiǎng)勵(lì)模型設(shè)計(jì)直接影響增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的收斂性能和策略優(yōu)化效果[3]，針對(duì)計(jì)算機(jī)調(diào)度問(wèn)題的特征，構(gòu)建多維度復(fù)合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：

[R = α（1/Tc） + β（Ur） + γ（1/Wb） - ?（Om）]" " "（3）

式中：Tc表示任務(wù)完成時(shí)間，Ur代表資源利用率，Wb表示負(fù)載均衡因子，Om表示系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)，α，β，γ，δ為各維度的權(quán)重系數(shù)，通過(guò)權(quán)重參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同調(diào)度目標(biāo)的自適應(yīng)優(yōu)化，狀態(tài)空間設(shè)計(jì)采用多層次特征提取方法，將系統(tǒng)狀態(tài)映射為高維向量表示：

[S = [L1?W1， L2?W2， L3?W3， ...， Ln?Wn]]" "（4）

式中：Li代表第i層特征向量，包含處理器負(fù)載，內(nèi)存占用，任務(wù)隊(duì)列長(zhǎng)度等信息，Wi為對(duì)應(yīng)的特征權(quán)重矩陣，n為特征層數(shù)，狀態(tài)空間的精確刻畫(huà)為智能體決策提供了完整的環(huán)境感知基礎(chǔ)。

2 智能調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

智能調(diào)度系統(tǒng)采用星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即以中央調(diào)度服務(wù)器為中心，所有終端設(shè)備以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)方式與中心節(jié)點(diǎn)相連的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)） ，以中央調(diào)度服務(wù)器為核心，通過(guò)POE AC交換機(jī)實(shí)現(xiàn)多區(qū)域終端設(shè)備的統(tǒng)一管理（見(jiàn)圖1） ，系統(tǒng)分為監(jiān)控區(qū)、數(shù)據(jù)處理中心和多個(gè)分支監(jiān)控點(diǎn)，其中，監(jiān)控區(qū)配備了高清攝像機(jī)、顯示終端和操作終端等設(shè)備，主要負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)采集與顯示和人機(jī)交互功能，通過(guò)IP網(wǎng)絡(luò)接入中心交換機(jī)，數(shù)據(jù)處理中心設(shè)置管理服務(wù)器，負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和調(diào)度策略生成[4]，各分支監(jiān)控點(diǎn)通過(guò)光纖鏈路與中心節(jié)點(diǎn)相連，每個(gè)監(jiān)控點(diǎn)配備本地存儲(chǔ)設(shè)備和解碼器，實(shí)現(xiàn)就近數(shù)據(jù)處理，系統(tǒng)數(shù)據(jù)流采用雙向傳輸機(jī)制，上行鏈路傳輸視頻流和設(shè)備狀態(tài)信息，下行鏈路負(fù)責(zé)調(diào)度指令分發(fā)。中心服務(wù)器通過(guò)POE供電技術(shù)，簡(jiǎn)化了終端設(shè)備的部署難度。系統(tǒng)采用分級(jí)存儲(chǔ)策略，重要數(shù)據(jù)在中心服務(wù)器保存，普通數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在各監(jiān)控點(diǎn)，既保證了數(shù)據(jù)安全性，又提高了訪問(wèn)效率。

2.2 調(diào)度策略建模

調(diào)度策略建模將視頻監(jiān)控系統(tǒng)的資源分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為馬爾可夫決策過(guò)程，根據(jù)各監(jiān)控點(diǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和資源需求，構(gòu)建基于優(yōu)先級(jí)的任務(wù)調(diào)度模型：

[P（i） = ω1D（i） + ω2L（i） + ω3E（i） + ω4B（i）]" " （5）

式中：P（i）表示監(jiān)控點(diǎn)i的調(diào)度優(yōu)先級(jí)，D（i）為數(shù)據(jù)重要程度，L（i）為鏈路負(fù)載狀況，E（i）為設(shè)備能耗水平，B（i）為緩存飽和度，ω?，ω?，ω?，ω?為相應(yīng)權(quán)重系數(shù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同監(jiān)控場(chǎng)景的自適應(yīng)調(diào)度，資源分配策略采用基于負(fù)載均衡的動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型：

[R（t） =α?M（i，t） + β?C（i，t） + λ?S（i，t）N]" "（6）

式中：R（t）為t時(shí)刻的資源分配指標(biāo)，M（i，t）表示監(jiān)控點(diǎn)i的內(nèi)存占用率，C（i，t）為CPU利用率，S（i，t）為存儲(chǔ)空間使用率，N為監(jiān)控點(diǎn)總數(shù)，α，β，γ為平衡系數(shù)，模型通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算各監(jiān)控點(diǎn)的資源使用情況，合理分配系統(tǒng)帶寬和存儲(chǔ)資源，避免單點(diǎn)性能瓶頸。

2.3 自適應(yīng)算法實(shí)現(xiàn)

自適應(yīng)算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近值函數(shù)并持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略[5]，基于雙重網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)動(dòng)作價(jià)值更新規(guī)則：

[Q（st，at） = Q（st，at） + η[rt + ρmax Q'（st+1，a） - Q（st，at）]]" （7）

式中：Q（st，at）表示t時(shí)刻狀態(tài)動(dòng)作對(duì)的價(jià)值估計(jì)，η為學(xué)習(xí)率，rt為即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，ρ為折扣因子，Q'為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的值函數(shù)，通過(guò)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的引入降低了值估計(jì)的相關(guān)性，提升了算法穩(wěn)定性，策略網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化采用基于動(dòng)量的參數(shù)更新方法：

[θt+1 = θt - α?J（θt） + μ（θt - θt-1）]" " "（8）

式中：θt表示t時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，α為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率，?J（θt）為策略梯度，μ為動(dòng)量因子，動(dòng)量項(xiàng)的引入加快了參數(shù)優(yōu)化速度，同時(shí)防止陷入局部最優(yōu)解，算法在訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整探索率，根據(jù)策略性能自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并通過(guò)經(jīng)驗(yàn)池隨機(jī)采樣機(jī)制打破樣本相關(guān)性。

3 實(shí)驗(yàn)評(píng)估與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與評(píng)估指標(biāo)

實(shí)驗(yàn)在搭建的分布式視頻監(jiān)控環(huán)境中進(jìn)行，系統(tǒng)配置包括一臺(tái)中心管理服務(wù)器（Intel Xeon E5-2680 v4 CPU，256 GB內(nèi)存） 和8臺(tái)邊緣節(jié)點(diǎn)（每臺(tái)配備Intel Core i7-9700K CPU，64 GB內(nèi)存） ，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境采用千兆以太網(wǎng)互聯(lián)，監(jiān)控終端包括32個(gè)高清攝像頭，分辨率為1 920×1 080，幀率30 fps，使用PyTorch 1.8.0作為深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，在NVIDIA Tesla V100 GPU上訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，評(píng)估指標(biāo)設(shè)置涵蓋系統(tǒng)性能和調(diào)度效果兩個(gè)維度，系統(tǒng)性能指標(biāo)包括平均響應(yīng)時(shí)間（ART） 、資源利用率（RU） 、系統(tǒng)吞吐量（ST） 和服務(wù)質(zhì)量（QoS） ，調(diào)度效果評(píng)估采用任務(wù)完成率（TCR） 、負(fù)載均衡度（LBD） 、能源效率（EE） 和調(diào)度公平性（SF） 等量化指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集持續(xù)30天，記錄系統(tǒng)在不同負(fù)載條件下的運(yùn)行狀態(tài)，為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果可靠性，每組測(cè)試重復(fù)執(zhí)行5次，取平均值作為最終評(píng)估結(jié)果。

3.2 性能對(duì)比與收斂性分析

為驗(yàn)證自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法在視頻監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)中的性能優(yōu)勢(shì)，將該算法與傳統(tǒng)調(diào)度算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)選取輪詢調(diào)度（RR） 、動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度（DPS） 和深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN） 作為基準(zhǔn)算法，在相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下測(cè)試不同負(fù)載條件下的系統(tǒng)性能表現(xiàn)。以下表格對(duì)不同算法的性能指標(biāo)進(jìn)行了量化比較，全面展示了自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的優(yōu)越性，具體對(duì)比結(jié)果如表1所示。

通過(guò)表1數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法在各項(xiàng)性能指標(biāo)上均優(yōu)于對(duì)比算法，平均響應(yīng)時(shí)間較DQN算法縮短17.9%，資源利用率提升8.2個(gè)百分點(diǎn)，任務(wù)完成率達(dá)到97.8%的較高水平，在算法收斂性方面，得益于自適應(yīng)機(jī)制的優(yōu)化，收斂時(shí)間比標(biāo)準(zhǔn)DQN算法減少28.9%，且模型穩(wěn)定性提升4.4個(gè)百分點(diǎn)，負(fù)載均衡度的顯著提升表明該算法能夠更好地處理資源分配問(wèn)題，有效避免了系統(tǒng)性能瓶頸。

3.3 系統(tǒng)擴(kuò)展性能評(píng)估

系統(tǒng)擴(kuò)展性評(píng)估主要從監(jiān)控點(diǎn)規(guī)模擴(kuò)展和數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)兩個(gè)維度進(jìn)行，通過(guò)逐步增加系統(tǒng)監(jiān)控點(diǎn)數(shù)量和提高數(shù)據(jù)采集頻率，測(cè)試系統(tǒng)在不同負(fù)載條件下的性能表現(xiàn)。以下表格通過(guò)系統(tǒng)規(guī)模、數(shù)據(jù)流量和性能指標(biāo)的量化對(duì)比，直觀展示了系統(tǒng)的擴(kuò)展能力和資源利用效率。

從表2的測(cè)試數(shù)據(jù)可以看出，系統(tǒng)在規(guī)模擴(kuò)展過(guò)程中表現(xiàn)出良好的可擴(kuò)展性，當(dāng)監(jiān)控點(diǎn)數(shù)量從32個(gè)擴(kuò)展到256個(gè)時(shí)，處理延遲僅增加47.7%，遠(yuǎn)低于系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)展比例，CPU和內(nèi)存資源消耗隨系統(tǒng)規(guī)模增長(zhǎng)呈現(xiàn)次線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，表明資源調(diào)度算法具有較強(qiáng)的規(guī)模適應(yīng)能力，在超大規(guī)模場(chǎng)景下，系統(tǒng)仍保持穩(wěn)定運(yùn)行，各項(xiàng)性能指標(biāo)處于可控范圍內(nèi)，證明了該系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性和算法的高效性。

4 結(jié)束語(yǔ)

研究表明，自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)能夠有效克服傳統(tǒng)調(diào)度算法的挑戰(zhàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)不僅在靜態(tài)場(chǎng)景下表現(xiàn)出色，在動(dòng)態(tài)負(fù)載環(huán)境中也展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)能力，特別是在大規(guī)模分布式系統(tǒng)中，該方法表現(xiàn)出的自適應(yīng)性和可擴(kuò)展性為未來(lái)智能調(diào)度系統(tǒng)的發(fā)展提供了新的思路，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，自適應(yīng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)將在計(jì)算機(jī)調(diào)度領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，推動(dòng)系統(tǒng)向更加智能和高效的方向發(fā)展。

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