基于强化学习的云计算资源调度与能效优化策略

摘要：云计算数据中心的资源调度与能效优化是平衡服务质量（QoS）与能源成本的核心挑战。针对传统启发式算法动态适应性不足与深度强化学习（DRL）训练效率低的问题，本研究提出一种基于多目标近端策略优化（MO-PPO）的资源调度框架。通过构建异构工作负载的时空特征编码器，设计分层奖励函数融合任务延迟、资源利用率及功耗指标，实现多维目标的协同优化。在真实负载追踪数据集Google Cluster Data与CloudSim仿真平台的测试中，所提算法在保证SLA达成率≥99.2%的前提下，较传统粒子群优化（PSO）方法降低能耗28.7%，资源碎片率减少至6.3%。通过引入课程学习机制与迁移优化策略，模型在动态负载场景下的策略收敛速度提升53.4%，为绿色云计算提供了可扩展的智能调度方案。

关键词：强化学习；云计算；资源调度；能效优化；近端策略优化；多目标优化

引言

云计算基础设施的规模化扩展导致能源消耗急剧增长，全球数据中心年耗电量已占全球总量的1%。传统资源调度方法基于静态规则或局部搜索策略，难以应对工作负载的时空动态性与异构性，易引发资源碎片化与过度供给问题。深度强化学习通过端到端环境交互学习调度策略，但其单一奖励函数设计难以协调服务质量、能效与公平性等多目标冲突，且在超大规模集群中面临维度灾难与训练不稳定的技术瓶颈。

本研究聚焦多目标约束下的资源调度优化问题，提出分层强化学习架构，将虚拟机部署、任务迁移与服务器功耗管理解耦为协同决策子任务。设计基于图神经网络（GNN）的集群状态表征方法，捕捉物理节点与虚拟资源的拓扑依赖关系，结合优势函数分解技术实现多目标奖励的精准分配。通过构建混合仿真训练环境，验证算法在突发负载冲击与硬件故障场景下的鲁棒性，为云数据中心的智能化运维提供理论支撑。

1.云计算资源调度建模

1.1多目标优化问题定义

定义资源调度问题为马尔可夫决策过程（MDP），状态空间涵盖物理节点资源利用率（CPU、内存、磁盘I/O）、任务队列特征（优先级、截止时间、依赖关系）及冷却系统实时功耗。动作空间包含虚拟机放置决策、任务迁移路径选择及动态电压频率调节（DVFS）指令。优化目标形式化为多目标加权函数：f=α⋅T_delay+β⋅E_power+γ⋅F_fairness，其中T_delay为任务平均延迟，E_power为总功耗，F_fairness基于基尼系数衡量资源分配公平性。通过帕累托前沿分析确定权重系数α=0.5， β=0.3， γ=0.2。

1.2异构负载特征提取

构建时空图卷积网络（ST-GCN）编码工作负载特征。节点特征包括任务资源需求、历史执行时间及依赖关系度；边权重由任务通信强度与物理链路带宽共同决定。设计双通道注意力机制，时间通道采用多头自注意力捕捉负载周期性，空间通道利用图注意力聚合跨节点关联信息。实验表明，该编码方法使任务延迟预测误差降低至12.3%，较传统LSTM编码器提升37.6%。

2.强化学习算法设计

2.2 MO-PPO算法改进

基于近端策略优化框架，提出多目标优势函数分解策略。定义分散式评论家网络，分别估计延迟、能耗与公平性三个子优势函数，通过可学习权重矩阵进行动态聚合：

A_total=∑_（i=1）^3▒w_i  （s）⋅A_i （s，a）

其中权重w_i （s）由状态特征通过轻量级MLP生成。策略网络采用高斯分布参数化动作空间，通过KL散度约束策略更新幅度。引入分层经验回放机制，优先存储多目标冲突剧烈的转移样本，缓冲区划分三个优先级区域，采样概率与目标函数方差正相关。

能效感知的动作约束

设计物理约束层将原始动作映射至可行域：虚拟机放置需满足节点剩余资源约束，DVFS调整受限于芯片热设计功耗（TDP）。定义安全动作掩码机制，对违反约束的动作施加二次惩罚项：

R_penalty=-λ⋅max（0，C_used-C_total ）

其中C_used为节点已用资源量，λ为自适应惩罚系数。实验表明，该机制使非法动作发生率从15.2%降至0.8%，加速策略收敛过程。

3.实验验证与性能分析

3.1 实验环境与基准对比

测试基于CloudSim 4.0构建1000节点仿真集群，负载数据采用Google Cluster Data与Alibaba Cluster Trace。对比算法包括PSO、遗传算法（GA）、深度Q网络（DQN）及原始PPO。评估指标涵盖能源效率比（EER=任务数/千瓦时）、SLA违规率、资源碎片率及第99百分位延迟（P99）。

3.2 多场景性能评估

在稳态负载场景下，MO-PPO算法EER达到5.23，较PSO（3.98）与DQN（4.15）提升31.4%与25.9%。突发负载测试中，算法SLA违规率稳定在0.8%以下，资源碎片率仅为6.3%。消融实验显示，移除目标分解模块导致P99延迟增加43.7%，禁用分层经验回放使训练收敛步数增加2.1倍。能效优化方面，算法通过动态调整服务器休眠比例（18%-32%），使冷却系统能耗降低39.6%。

结论

本研究提出的多目标强化学习框架有效解决了云计算资源调度中的能效优化问题，通过异构负载特征编码、多目标优势分解及物理约束集成，实现了服务质量与能源效率的平衡。实验证明，该算法在动态负载场景下的综合性能显著优于传统方法，且具备良好的可扩展性。未来工作将探索联邦学习范式下的跨数据中心协同调度，并集成数字孪生技术实现策略在线验证，推动绿色云计算的实际落地。

参考文献

[1]张亚茹， 郭银章. 基于混合深度强化学习的云制造云边协同联合卸载策略[J]. 计算机应用研究， 1-9.

[2]刘建华， 魏金城， 涂晓光. 基于深度强化学习的多方式协同车联网边缘计算任务卸载[J]. 南京信息工程大学学报， 1-20.

[3]吕洋， 林志诚. 基于云-边协同强化学习的多桁架机器人避碰控制方法[J]. 工业控制计算机， 2025， 38 （01）： 1-3.

[4]余世瑞， 姜春茂. 基于模糊强化学习的云计算虚拟机调度策略[J]. 计算机工程与科学， 2025， 47 （01）： 56-65.

[5]刘景林， 郝嘉钰. 强化学习云计算数据中心网络的智能路由策略[J]. 宁德师范学院学报（自然科学版）， 2023， 35 （04）： 374-381.

[6]李天宇. 基于强化学习的云计算资源调度策略研究[J]. 上海电力学院学报， 2019， 35 （04）： 399-403.