George LRA调度器：在Matlab中终止代码

资源摘要信息:"MATLAB终止以下代码-George-LRA-scheduler:乔治LRA调度器" 知识点概述: 1. 乔治LRA调度器项目介绍 2. 技术栈和依赖项 3. 安装与部署 4. 项目内容和实验工作流程 5. 标签和文件结构 1. 乔治LRA调度器项目介绍 乔治LRA调度器是基于增强学习（Reinforcement Learning-based，简称RL）的长期运行的应用程序调度器。该调度器旨在将长期存在的容器合理地放置到具有操作约束的大型集群中。"乔治LRA调度器"的开发使用了TensorFlow框架进行增强学习算法的实现。该系统能够处理容器间存在的干扰，并能够高效地管理集群资源，以满足长期运行任务的调度需求。 2. 技术栈和依赖项 项目开发依赖于多个开源技术栈。核心编程语言为Python，至少需要Python 3.5或更高版本。主要依赖库包括TensorFlow 1.12.0，以及多个数据分析和可视化库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。此外，还需要安装Ray库，这是一个用于构建并行和分布式应用程序的框架。对于Matlab方面，需要Matlab 2019b或更高版本，以支持某些特定的功能或分析。 3. 安装与部署 安装过程涉及到从GitHub上克隆代码库，然后根据提供的requirements.txt文件来安装所需的依赖包。具体步骤如下： - 使用git命令克隆代码库：`git clone ***` - 使用pip命令安装所有依赖：`pip install -r requirement.txt` 安装完成后，用户可以依据项目文档和提供的实验工作流程，进行进一步的配置和部署。 4. 项目内容和实验工作流程 乔治LRA调度器项目包括三个主要部分： - 实施展示容器间干扰的七个真实世界的LRA。 - George调度器根据实际的LRA设置安排工作流程。 - 实验工作流程涵盖了现实世界中LRA集群设置和探查器的建立。这通常需要启动一个由至少一个管理器节点，多个工作器节点和一些客户端节点组成的集群。同时，需要记录每个节点的公共DNS地址或IP地址，并确保能够通过SSH密钥访问管理器和客户端节点。 5. 标签和文件结构 该项目的标签为“系统开源”，表明该项目是一个开放源代码的系统级项目。在给出的文件列表中，我们可以看到一个名为"george-LRA-scheduler-main"的压缩包子文件，暗示这是该项目的主仓库文件，包含了所有源代码和相关的文档。 总结： George-LRA-scheduler是一个开源项目，它利用TensorFlow实现了一个基于增强学习的容器调度器，旨在优化大型集群中长期运行应用程序的资源分配。通过上述介绍，可以了解到项目所需的技术栈、依赖项、安装流程、项目结构以及如何在真实环境中进行部署和实验。这是一个高度技术化的项目，涉及到了机器学习、系统管理、网络配置等多个领域的知识，对于希望在资源调度领域进行深入研究的开发者来说，是一个值得探索的宝贵资源。