電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-6-57
データセンタ間の広域ネットワークを想定したジョブスケジューリングへの深層強化学習の応用
◎萬年 司・塩本公平(東京都市大)
本稿では深層強化学習を用いて,データセンタ間を流れるジョブのスケジューリング法を提案する.大小2つのランダムなサイズ,デッドラインを持つジョブが到着するという環境において,エージェントがスケジューリングを行うというシミュレーション実験を行った.提案手法を用いる事により,強化学習のエージェントが,到着するジョブに対してデッドラインを守る帯域割り当てを学習出来るという事を確認した.