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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Overview Of MARVEL
Figure $3.2$ shows the system design of MARVEL. We model the control plane as a multi-agent system and use an MARL model to solve the formulated problem. In the distributed control plane, each controller is a DRL agent. All DRL agents constitute a multi-agent system. Each DRL agent uses its workload information in real time while keeping exchanging its switch migration intent with others. After comparing all intents in the agents, the multi-agent reinforcement system finally decides how to migrate switch(es).
MARVEL uses two types of operations: workload consolidation and workload balancing. First, we evaluate the workload in the control plane. If a controller’s workload is lower than the threshold, we consider migrating its workload to other controllers which have enough capacity. Second, we migrate switches to balance the workload distribution among controllers by solving controller load balancing problem, which is formulated in Sect. 3.4.
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Controller Load Balancing Problem Formulation
In this section, we discuss the workload balancing problem in the control plane and formulate the problem as an optimization model.
Control Plane Resource Utilization Modeling
To reach a balanced workload among the working controllers, we design a resource utilization model to measure the requesting processing ability of the control plane. The basic idea is to maximize the request processing ability of the control plane with limited resources when the requests are unbalancing distributed. In this model, we take three types of resources into consideration: bandwidth, CPU, and memory. Different requests may have different resource consumption.
Consider a distributed control plane with $N$ controllers and $M$ switches. The set of controllers is denoted as $C=\left{c_1, c_2, \ldots, c_N\right}$, and the set of switches is denoted as $S=\left{s_1, s_2, \ldots, s_M\right} . b w_i(1 \leq i \leq M), c p u_i$, and $m e m_i$ represent the usage of bandwidth, CPU, and memory of a request in switch $s_i$ respectively. $B W_j$ $(1 \leq j \leq N), C P U_j$ and $M E M_j$ represent the bandwidth, CPU, and memory capacity in controller $c_j$, respectively. $r_i$ denotes the number of processing requests generated by switch $s_i$. Binary variable $x_{i, j}=1$ denotes switch $s_i$ is assigned to controller $c_j$; otherwise $x_{i, j}=0 . U_j$ denotes the resource utilization in controller $c_j$. Following existing work (Cheng et al. 2015), we consider the following utility as a linear weighted sum of different resources:
$$
U_j=\frac{\omega_j^{B W}}{B W_j} \sum_{i=1}^M x_{i, j} r_i b w_i+\frac{\omega_j^Y}{C P U_j} \sum_{i=1}^M x_{i, j} r_i c p u_i+\frac{\omega_j^Z}{M E M_j} \sum_{i=1}^M x_{i, j} r_i m_e m_i
$$
where $\omega_j^{B W}, \omega_j^{C P U}$, and $\omega_j^{M E M}$ are weights for different types of resources, and we have $\omega_j^{B W}+\omega_j^{C P U}+\omega_j^{M E M}=1$.
机器学习代考
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Overview Of MARVEL
数字3.2展示了 MARVEL 的系统设计。我们将控制平面建模为多智能体系统, 并使用 MARL 模型来解决公 式化问题。在分布式控制平面中, 每个控制器都是一个 DRL 代理。所有的 DRL 代理构成一个多代理系 统。每个 DRL 代理实时使用其工作负载信息, 同时不断与其他代理交换其交换机迁移意图。在比较代理中 的所有意图后, 多代理强化系统最终决定如何迁移交换机。
MARVEL 使用两种类型的操作: 工作负载整合和工作负载平衡。首先, 我们评估控制平面中的工作负载。 如果一个控制器的工作负载低于迓值, 我们考虑将其工作负载迁移到其他有足够容量的控制器上。其次, 我 们通过解决控制器负载平衡问题来迁移交换机以平衡控制器之间的工作负载分布, 该问题在 Sect 中提出。 $3.4$.
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Controller Load Balancing Problem Formulation
在本节中, 我们讨论控制平面中的工作负载平衡问题, 并将该问题制定为优化模型。
控制平面资源利用建模
为了达到工作控制器之间的工作负载平衡, 我们设计了一个资源利用模型来衡荲控制平面的请求处理能力。 其基本思想是在请求分布不平衡时, 在资源有限的情况下, 最大化控制平面的请求处理能力。在这个模型 中, 我们考虑了三种类型的资源: 带宽、CPU 和内存。不同的请求可能有不同的资源消耗。
考虑一个分布式控制平面 $N$ 控制器和 $M$ 开关。控制器集合表示为 $\mathrm{C}=\backslash \backslash \mathrm{eft}\left{\mathrm{c}{-} 1, \mathrm{c} 22, \backslash \mathrm{dots}, \mathrm{c} N \backslash \mathrm{Night}\right}$, 开 求在交换机中的带宽、CPU、内存的使用情况 $s_i$ 分别。 $B W_j(1 \leq j \leq N), C P U_j$ 和 $M E M_j$ 表示控制 器中的带宽、CPU 和内存容黑 $c_j$, 分别。 $r_i$ 表示switch产生的处理请求数 $s_i$. 二进制变黑 $x{i, j}=1$ 表示开 关 $s_i$ 分配给控制器 $c_j$; 否则 $x_{i, j}=0 . U_j$ 表示控制器中的资源利用率 $c_j$. 根据现有工作 (Cheng et al. 2015）, 我们将以下效用视为不同资源的线性加权和:
$$
U_j=\frac{\omega_j^{B W}}{B W_j} \sum_{i=1}^M x_{i, j} r_i b w_i+\frac{\omega_j^Y}{C P U_j} \sum_{i=1}^M x_{i, j} r_i c p u_i+\frac{\omega_j^Z}{M E M_j} \sum_{i=1}^M x_{i, j} r_i m_e m_i
$$
在哪里 $\omega_j^{B W}, \omega_j^{C P U}$, 和 $\omega_j^{M E M}$ 是不同类型资源的权重, 我们有 $\omega_j^{B W}+\omega_j^{C P U}+\omega_j^{M E M}=1$.
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代写 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。