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Multiple DAGs workflow Scheduling algorithm Based on Reinforcement Learning in Cloud Computing
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资源说明：在云计算环境中，调度多个具有不同提交时间和优先级的有向无环图（DAG）工作流应用程序一直是一个复杂的问题。这篇论文提出了一种基于强化学习的工作流调度算法，该算法能够解决这个问题。以下是从文章标题、描述、标签和部分内容中提取的详细知识点：
1. 强化学习在工作流调度中的应用：
强化学习是一种机器学习范式，它关注的是如何基于环境做出决策，以取得最大的累积回报。在工作流调度的上下文中，强化学习可以用来优化任务在云资源上的分配，以减少总体完成时间，提高资源利用率，并满足用户指定的优先级。该算法将虚拟机（VM）的数量定义为状态空间，并将用户任务的运行时间定义为即时奖励，与云计算环境交互以获得优化策略。
2. 工作流调度算法的关键指标：
工作流调度算法需要考虑多个因素，如任务完成时间、资源利用率、成本和能耗等。本文提到的算法特别关注执行具有不同优先级的多个DAG的公平性，并且保证高优先级的DAG执行不会受到低优先级DAG的负面影响。
3. 云工作流的资源池状态空间：
云环境中的资源池通常包含一定数量的虚拟机或虚拟机实例，这些资源可以被工作流调度算法用来执行任务。将这些虚拟机的数量定义为状态空间意味着强化学习算法会考虑不同资源分配策略下的系统状态，以便于找到最优的资源分配方案。
4. 工作流与云工作流的区别：
工作流通常是指一组按特定顺序执行的任务，可以使用正式或非正式的流程图技术来描述。而云工作流则是在云环境中定义、创建和管理工作流执行的系统。它能解释流程定义，与工作流参与者交互，并在需要时调用IT工具和应用程序。
5. DAG工作流的特点：
DAG工作流是一种特殊的流程图，它由多个节点（表示任务）和边（表示任务之间的依赖关系）构成，且没有循环依赖。在云计算环境中，多个DAG工作流的调度涉及如何在有限的资源下高效地执行这些工作流。
6. 实验结果与讨论：
文章提到使用真实云工作流测试了所提出的算法，并展示了实验结果。这些结果表明，提出的调度方案不仅能够公平地处理具有不同提交时间和相同优先级的多个DAG工作流，而且还能确保高优先级的工作流执行不受低优先级工作流的影响。最重要的是，该方案能够合理地调度具有多个优先级的多个DAG工作流，并且更好地提高了资源利用率。
7. 关键词解析：
- Multiple DAGs：多有向无环图，指的是多个任务依赖关系图，常见的在多任务并行计算、大数据处理等领域。
- Reinforcement learning：强化学习，一种机器学习方法，通过与环境的交互，根据反馈信号来调整模型，以实现最大化的累积回报。
- Workflowscheduling：工作流调度，指在有限资源条件下，如何合理安排任务执行顺序和时间分配的技术和方法。
- Cloud computing：云计算，通过网络以按需的方式提供可扩展的计算资源，如虚拟机、存储空间、数据库和网络服务。
以上是从文章标题、描述、标签和部分内容中提取的相关知识点，该内容详细说明了基于强化学习的多DAG工作流调度算法在云计算环境中的应用。
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