数字技术与应用杂志社

摘要：<正>为提升云计算中心网络资源的分配效率，本文提出一种融合动态规划与径向基函数（RBF）神经网络的资源调度算法。该方法通过动态规划获取全局最优的离线调度策略，构建典型状态—动作对，并采用RBF神经网络对其进行非线性学习，从而建立资源状态与调度行为之间的映射关系，实现高效的在线分配控制。该策略兼具理论最优性与实际适应性，适用于资源需求波动大、调度实时性要求高的云计算场景。研究结果表明，该算法在降低资源冗余、提升响应效率方面具有较强的应用潜力。云计算技术的飞速发展，使得无线网络在社会经济各个领域扮演着日益重要的角色。然而，日益增长的用户需求与有限的无线资源之间的矛盾，给云计算资源分配带来了严峻的挑战。如何在有限的频谱、功率和信道资源下，有效提升系统容量、降低干扰、保障用户服务质量（QoS），成为云计算资源分配研究的核心问题。传统的资源分配方法往往面临计算复杂度高、收敛速度慢、难以适应动态网络环境等问题[1]。

专辑： 信息科技

专题： 互联网技术;自动化技术

分类号： TP183;TP393.09