专利号：CN202010785961.3
专利名称：一种基于深度强化学习的分级存储数据自适应迁移方法
申请日：2020/8/7
专利类型：授权发明
支付方式：入门费和提成费相结合
支付标准：入门费为5万元; 提成费按当年度合同产品净销售额的10% 提取
开放许可期限：3年
所属分类：人工智能
项目详情：本发明属于大数据存储领域，涉及一种基于深度强化学习的分级存储数据自适应迁移方法。基于深度强化学习DQN模型的思路，结合分级存储系统的特点，定义了状态空间、动作空间、奖励值，设计实现了一种自适应数据迁移方法，数据块会根据该方法在全连接层神经网络的指导下做出迁移决策，最后由系统根据决策进行相应的数据迁移。本发明设计的自适应迁移算法提升了分级存储系统的吞吐量，并提供较低的延迟，充分利用了SSD存储设备的优势，减少了存储成本，提高了分级存储系统的数据访问性能。
联系人：成雅剑
电话：83671445