控制理论与应用

作者：温建伟,张立,段彦夺,李雷孝

单位：内蒙古自治区气象信息中心,内蒙古自治区气象信息中心,内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心,内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心

关键词：数据中心; 主动地板; 强化学习; 性能评价

基金：国家自然科学基金项目(61862048), 内蒙古自治区科技重大专项项目(2019ZD015, 2019ZD016), 内蒙古自治区关键技术攻关计划项目 (2019GG273, 2020GG0094), 内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073, 2021CG0033)资助.

如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一. 本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象, 并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程, 设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略. 该策略基于模型深度强化学习方法, 克服了传统无模型深度强化学习方法采样效率低的缺陷. 大量仿真实验结果表明, 与经典无模型(PPO)方法相比, 所提出的方法可迅速收敛到最优控制策略, 并可以有效抑制机架热点现象.

来源：2022年第6期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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