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Multi-Objective Reinforcement Learning for Adaptive Load Balancing in Cloud Data Centers
DOI:10.1016/j.comnet.2025.111903.png)
摘要
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• 适用于具有动态偏好的云数据中心的自适应负载均衡框架
• 多目标TD3算法的集成,用于实时资源优化
• 偏好对齐机制可提高策略对优先级变化的响应能力
期刊
IF:
4.6
论文数:
1.8K
被引数:
1.6W
机构
引用论文
Offloading dependent tasks in multi-access edge computing: A multi-objective reinforcement learning approach多接入边缘计算中的依赖任务分流: 一种多目标强化学习方法
Preference based multi-objective reinforcement learning for multi-microgrid system optimization problem in smart grid
MEMETIC COMPUTING
IF2.3
Learning and Selection of Pareto Optimal Policies Matching User Preferences匹配用户偏好的帕累托最优策略的学习与选择
IEEE ACCESS
IF3.6

