随着新一代信息通信技术,如5G、云计算和人工智能的不断演进,世界正迅速迈入数字经济的快车道。针对数据中心中可再生能源和工作负载预测的不确定性,提出了一种基于多智能体近端策略网络的数据中心双层优化调度方法。首先,建立了数据中...随着新一代信息通信技术,如5G、云计算和人工智能的不断演进,世界正迅速迈入数字经济的快车道。针对数据中心中可再生能源和工作负载预测的不确定性,提出了一种基于多智能体近端策略网络的数据中心双层优化调度方法。首先,建立了数据中心双层时空优化调度框架,对数据中心工作负载、IT设备、空调设备进行详细建模;在此基础上,提出数据中心的双层优化调度模型,上层以互联网数据中心(Internet data center,IDC)运营管理商总运营成本最小为目标进行时间维度调度,下层以各IDC运行成本最低为目标进行空间维度调度;然后,介绍多智能体近端策略网络算法原理,设计数据中心双层优化调度模型的状态空间、动作空间和奖励函数。最后,针对算例进行离线训练和在线调度决策,仿真结果表明,所提模型和方法能够有效降低系统成本和能耗,实现工作负载的最佳分配,具有较好的经济性和鲁棒性。展开更多
文摘随着新一代信息通信技术,如5G、云计算和人工智能的不断演进,世界正迅速迈入数字经济的快车道。针对数据中心中可再生能源和工作负载预测的不确定性,提出了一种基于多智能体近端策略网络的数据中心双层优化调度方法。首先,建立了数据中心双层时空优化调度框架,对数据中心工作负载、IT设备、空调设备进行详细建模;在此基础上,提出数据中心的双层优化调度模型,上层以互联网数据中心(Internet data center,IDC)运营管理商总运营成本最小为目标进行时间维度调度,下层以各IDC运行成本最低为目标进行空间维度调度;然后,介绍多智能体近端策略网络算法原理,设计数据中心双层优化调度模型的状态空间、动作空间和奖励函数。最后,针对算例进行离线训练和在线调度决策,仿真结果表明,所提模型和方法能够有效降低系统成本和能耗,实现工作负载的最佳分配,具有较好的经济性和鲁棒性。
