強化学習によるUNIXワークステーションのメモリエージングに対する保全アルゴリズム(数理モデル応用)
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概要
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UNIXワークステーションにおいてプロセスのリスタートはメモリリークなどのエージング現象に対して,高い効果があることが知られている.そこで本論文では,メモリエージングを回避するために強化学習を用いたリスタート制御アルゴリズムを提案する.また,提案したアルゴリズムを実システムを想定したシミュレーション環境上で実行することでその有効性を検証する.
- 2003-09-18
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