Data Centers Job Scheduling with Deep Reinforcement LearningData Centers Job Scheduling with Deep Reinforcement Learning1.介绍2.相关工作3.方法和问题表述3.1作业调度中的A2C3.2训练算法4.实验4.1实验计划Data Centers Job Scheduling wit

Resource Management with Deep Reinforcement Learning算法说明：本次实验采用策略梯度强化学习算法，并附加同SJF,Packer,Tetris三种调度策略的对比。代码运行之初，可选则Sjf或者Packer进行调度，获得决策数据，运用监督学习进行神经网络的初始化。一.先进行监督学习1.监督学习流程图2.剖析监督学习流程图2.1数据收集，获取数据先用“S

Learning Scheduling Algorithms for Data Processing Clusters介绍我们介绍了decima，一种通用的调度服务器来服务未来阶段的数据处理，我们关注这些工作有两个原因：许多系统将将作业阶段和他们的依赖关系编码为有向无环图（DAGs）调度DAGs算法是很难的问题，器最优解是难以处理的，很难在好的启发式中捕获。Decima使用神经网络来对调度决策进行

learning Scheduling Algorithms for Data Processing Clusters1.introduction2.Motivation2.12.22.3 spark案例的解说3，spark中DAG调度问题4，概述和设计挑战5．设计5.1 可扩展的状态信息处理5.2，将调度决策编码为动作（编码调度决策作为动作）5,3训练1.introduction首先，集群作业必

强化学习Actor Critic1.概念2.优缺点3.原理4.代码DDPG1.概念2.优缺点A3CPPOActor Critic1.概念Actor是一个神经网络Critic也是一个神经网络，他们是不同的神经网络，Actor用于预测行为的概率，Critic是预测在这个状态下的价值。结合了Policy Gradient（Actor）和Function Approximation（Critic）的方法，