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Efficient allocation of shared resources across multiple processes
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AI
DOI：10.1016/j.is.2025.102663.png)
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摘要
En 中文
有效的资源分配对于优化业务流程至关重要。然而，大多数现有方法仅关注单流程优化，忽略了多流程环境中存在的相互依赖关系。这一局限性导致了资源分配效率低下和可扩展性挑战。为弥补这一差距，我们提出了MuProMAC（多流程多智能体协调），一种基于强化学习的新型方法，旨在优化多个相互依赖业务流程间的资源分配。与以往方法不同，MuProMAC是第一种明确建模流程间相互依赖关系并动态平衡竞争性资源需求以最小化全局平均周期的在线资源分配方法。我们在五个不同资源竞争程度的多流程场景中评估了该方法，将其与当前最先进的在线资源分配方法以及三个简单基线进行了比较。结果表明，在共享资源环境中，MuProMAC始终是表现最佳的方法之一。它实现了低周期时间和不同工作负载条件下的稳定性能，通过其适应不断演变的业务流程和日益增加的复杂性的强大能力，超越了现有方法。