Dynamic Operating System Scheduling Using Double DQN: A Reinforcement Learning Approach to Task Optimization

📄 arXiv: 2503.23659v1 📥 PDF

作者: Xiaoxuan Sun, Yifei Duan, Yingnan Deng, Fan Guo, Guohui Cai, Yuting Peng

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-31

💡 一句话要点

提出基于双重DQN的动态调度算法以优化任务调度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 操作系统调度 强化学习 双重DQN 资源分配 任务优化 I/O密集型任务 动态调度 云计算

📋 核心要点

  1. 现有调度算法在动态任务优先级调整和资源分配方面存在不足，难以适应不同负载和任务类型的需求。
  2. 本文提出的基于双重DQN的调度算法能够动态调整任务优先级和资源分配策略，以提高系统性能。
  3. 实验结果显示，该算法在各种负载情况下均表现出色，尤其在I/O密集型任务中显著减少了任务完成时间。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于双重DQN（Double Deep Q Network）的操作系统调度算法，并通过实验验证了其在不同任务类型和系统负载下的性能。与传统调度算法相比，该算法能够动态调整任务优先级和资源分配策略，从而提高任务完成效率、系统吞吐量和响应速度。实验结果表明，在轻负载、中负载和重负载场景下，双重DQN算法具有较高的调度性能，尤其在处理I/O密集型任务时，能够有效减少任务完成时间和系统响应时间。此外，该算法在资源利用率优化方面也表现出色，能够根据系统状态智能调整资源分配，避免资源浪费和过载。未来的研究将进一步探讨该算法在更复杂系统中的应用，特别是在云计算和大规模分布式环境中的调度优化。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统操作系统调度算法在动态任务处理和资源分配中的不足，尤其是在不同负载和任务类型下的适应性问题。现有方法往往无法灵活调整任务优先级和资源分配策略，导致系统性能低下。

核心思路：论文提出基于双重DQN的调度算法，通过强化学习的方式动态调整任务优先级和资源分配策略。该设计能够根据实时系统状态优化调度决策，从而提高任务完成效率和系统响应速度。

技术框架：整体架构包括任务状态监测模块、双重DQN学习模块和调度决策模块。任务状态监测模块实时收集系统负载和任务信息，双重DQN学习模块基于这些信息进行策略学习，调度决策模块则根据学习结果调整任务优先级和资源分配。

关键创新：最重要的技术创新在于引入双重DQN算法，使得调度算法能够在复杂环境中自适应地优化任务调度策略。这一方法与传统静态调度算法的本质区别在于其动态学习和调整能力。

关键设计：算法中采用了特定的损失函数来优化调度策略，并设计了适应不同负载的网络结构。关键参数设置包括学习率、折扣因子等，这些设计确保了算法在不同场景下的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于双重DQN的调度算法在轻负载、中负载和重负载场景下均表现出色，尤其在处理I/O密集型任务时，任务完成时间减少了约30%，系统响应时间降低了20%。与传统调度算法相比，整体性能提升显著，展示了该算法的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括操作系统调度、云计算资源管理和大规模分布式系统优化。通过动态调整任务优先级和资源分配，该算法能够显著提升系统性能，具有广泛的实际价值。未来，随着技术的发展，该算法可能在更复杂的环境中得到应用，进一步推动智能调度技术的进步。

📄 摘要（原文）

In this paper, an operating system scheduling algorithm based on Double DQN (Double Deep Q network) is proposed, and its performance under different task types and system loads is verified by experiments. Compared with the traditional scheduling algorithm, the algorithm based on Double DQN can dynamically adjust the task priority and resource allocation strategy, thus improving the task completion efficiency, system throughput, and response speed. The experimental results show that the Double DQN algorithm has high scheduling performance under light load, medium load and heavy load scenarios, especially when dealing with I/O intensive tasks, and can effectively reduce task completion time and system response time. In addition, the algorithm also shows high optimization ability in resource utilization and can intelligently adjust resource allocation according to the system state, avoiding resource waste and excessive load. Future studies will further explore the application of the algorithm in more complex systems, especially scheduling optimization in cloud computing and large-scale distributed environments, combining factors such as network latency and energy efficiency to improve the overall performance and adaptability of the algorithm.