融合深度学习与云计算的智能调度系统优化策略

摘要

随着云计算与深度学习技术的快速发展，传统智能调度系统在动态环境适应性、资源利用率及调度效率等方面的不足日益凸显。针对上述问题，提出了一种融合深度学习与云计算的智能调度系统性能优化策略。首先，构建了智能调度系统模型，系统性分析了深度学习技术在云计算环境中的集成方式；其次，以资源管理与调度决策优化为核心，设计并实现了一种多级反馈队列调度算法，通过动态优先级调整与老化机制提升系统公平性与响应能力；在此基础上，引入深度确定性策略梯度算法对调度策略进行进一步优化，以增强系统在复杂动态负载条件下的自适应性与决策精度。通过仿真实验，将所提方法与先来先服务、短作业优先及传统多级反馈队列等调度策略进行对比分析。结果表明，基于深度学习优化的多级反馈队列调度策略在响应时间、系统吞吐量、CPU利用率及进程等待时间等关键性能指标上均表现出显著优势。研究结果验证了深度学习与云计算融合在智能调度系统优化中的有效性与可行性，为相关领域的工程应用与后续研究提供了有价值的参考。

关键词

深度学习 / 云计算 / 智能调度系统 / 性能优化 / 多级反馈队列调度算法 / 策略梯度 / 自适应性