虚拟仿真软件下云桌面资源多维部署方法研究

摘要

在云桌面资源部署中，不合理分配会导致资源浪费和利用率下降。为此，本文研究了一种多维部署方法，通过评估服务链路的可用性，综合考虑计算、存储、带宽资源利用率、传输时延和链路拥堵等情况，对资源部署进行约束。将资源分配问题建模为马尔可夫决策过程，引入深度虚拟网络剪枝(DeepVNP)算法计算Q值，优化损失函数以更新网络参数，逐步收敛至最优决策。实验表明：该方法资源整合率均值达98.37%,利用率保持在80%以上，明显优于对比方法。此外，本文还通过极坐标降维技术验证了其优越性。

关键词

虚拟仿真 / 云桌面 / 资源多维部署 / 部署方法 / 马尔可夫决策