基于模型深度强化学习的数据中心主动地板控制
温建伟1
张立1
段彦夺2
李雷孝2
1.内蒙古自治区气象信息中心,内蒙古呼和浩特0100512.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
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.
关键词：数据中心主动地板强化学习性能评价
资助基金：国家自然科学基金(61862048)内蒙古自治区科技重大专项项目(2019ZD015)内蒙古自治区科技重大专项项目(2019ZD016)内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2019GG273)内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2020GG0094)内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073)内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2021CG0033)
论文发表日期：2022-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1051-1056 )
英文信息