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摘要：有效的，可扩展的和成本效益的资源管理是一个多方面的在线决策问题，在网络和云计算方面越来越面临。更具体地，任务安排是一个复杂的挑战，解决了当今系统的最佳功能至关重要。调度的传统启发式方法在设计上很费力，尤其是很难调节，因此已经提出了各种基于机器的方法。强化学习（RL）在类似的决策问题中显示出很大的结果，许多现有方法采用RL来解决任务调度问题。这些作品中的大多数都考虑了单一代理的方案（因此遭受可伸缩性问题），或者现有的多代理应用程序非常专业。我们提出了一个通用多代理RL框架，该框架可以成功地学习协作最佳的调度策略，从而向既可以扩展又自主的云和网络迈出一步。我们的实验表明，这些代理可以协作学习动态工作负载的最佳调度策略。
用于协作任务计划的多代理深入学习
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