一种基于人工智能的算力运营管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及算力运营管理技术领域，具体为一种基于人工智能的算力运营管理系统及方法，该系统包括：数据采集模块，用于采集算力运营过程中的各类数据；数据预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗和标准化预处理；模型构建与训练模块，用于构建基于DDQN模型和遗传算法的算力运营管理模型，并进行训练和参数优化；决策模块，根据训练好的模型，结合实时数据做出算力资源分配决策；执行模块，按照决策模块的指令，执行算力资源的分配和管理操作。通过引入深度强化学习中的DDQN模型与遗传算法相结合的人工智能模型，能够根据算力运营过程中的各种数据，自动学习最优的算力资源分配策略，实现算力资源的动态、智能管理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及算力运营管理，具体为一种基于人工智能的算力运营管理系统及方法。

技术介绍

1、如今是个高度智能的社会，生活中处处离不开智能化网络的运用，而智能化的网络对算力的需求呈爆发式增长。在算力运营管理过程中，如何高效地分配算力资源、预测算力需求、降低运营成本成为亟待解决的问题。传统的算力运营管理方法往往依赖人工经验和简单的规则，难以适应复杂多变的算力需求场景，存在资源分配不合理、响应速度慢、运营效率低等问题。

2、因此，针对上述问题提出一种基于人工智能的算力运营管理系统及方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的算力运营管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的算力运营管理系统，该系统包括：

3、数据采集模块，用于采集算力运营过程中的各类数据；

4、数据预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗和标准化预处理；

5、模型构建与训练模块，用于构建基于dd本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的算力运营管理系统，其特征在于，该系统包括：

2.一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于，该管理方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于：所述S1中，采集的各类数据包括但不限于：算力使用历史数据、用户需求数据、硬件资源数据以及网络状态数据，对数据预处理包括：数据清洗、去除重复、错误的数据以及数据标准化，将不同类型、不同量级的数据统一到相同的数值区间。

4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于：所述S2中，DDQN模型包含两个深度神经网络，分别为评估网络Q...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的算力运营管理系统，其特征在于，该系统包括：

2.一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于，该管理方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于：所述s1中，采集的各类数据包括但不限于：算力使用历史数据、用户需求数据、硬件资源数据以及网络状态数据，对数据预处理包括：数据清洗、去除重复、错误的数据以及数据标准化，将不同类型、不同量级的数据统一到相同的数值区间。

4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于：所述s2中，ddqn模型包含两个深度神经网络，分别为评估网络qθ和目标网络qθ'，且评估网络qθ和目标网络qθ'具有相同的网络结构，均由输入层、隐藏层和输出层组成；

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于：所述s2中，通过遗传算法对ddqn模型的参数θ进行优化，在遗传算法中，将ddqn模型的参数编码为染色体，通过选择、交叉和变异操作进行进化，具体操作步骤为：

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的算力运营管理方法，其特征在于：所述s3中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹辉，陈亮，王吉祥，
申请(专利权)人：江苏南数大数据产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：