公开(公告)号：CN110743164A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201910997975.9

申请日：2019-10-21

Applicant: 南开大学

Inventor： 李雨森 ,  刘浩源 ,  王希维 ,  刘晓光 ,  王刚

IPC: A63F13/352 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 一种用于降低云游戏中响应延迟的动态资源划分方法，适用于通过对服务器上的共享资源划分解决云游戏系统响应延迟过高的问题。包括：1、回归出云游戏系统中服务器上各个进程IPC与响应延迟的线性关系。2、测量各个进程在不同分组不同资源划分时的IPC数据。3、建立机器学习模型，对给定分组，给定资源划分下，分组中各进程IPC与对应权重相乘之和进行预测。4、使用启发式算法找到使响应延迟最低的分组方式。5、建立多智能体Q-learning模型，多个智能体协同工作、动态地调整资源。6、训练模型，直至Q-table收敛。本发明能够有效地对云游戏系统中服务器上的共享资源进行划分，从而降低云游戏系统中服务器端的响应延迟。

公开(公告)号：CN110743164B

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN201910997975.9

申请日：2019-10-21

Applicant: 南开大学

Inventor： 李雨森 ,  刘浩源 ,  王希维 ,  刘晓光 ,  王刚

IPC: A63F13/352 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 一种用于降低云游戏中响应延迟的动态资源划分方法，适用于通过对服务器上的共享资源划分解决云游戏系统响应延迟过高的问题。包括：1、回归出云游戏系统中服务器上各个进程IPC与响应延迟的线性关系。2、测量各个进程在不同分组不同资源划分时的IPC数据。3、建立机器学习模型，对给定分组，给定资源划分下，分组中各进程IPC与对应权重相乘之和进行预测。4、使用启发式算法找到使响应延迟最低的分组方式。5、建立多智能体Q‑learning模型，多个智能体协同工作、动态地调整资源。6、训练模型，直至Q‑table收敛。本发明能够有效地对云游戏系统中服务器上的共享资源进行划分，从而降低云游戏系统中服务器端的响应延迟。