基于深度学习的计算机资源分配管理方法及系统

本发明公开了基于深度学习的计算机资源分配管理方法及系统，通过获取多源异构数据，基于所述多源异构数据构建系统拓扑图，将服务器节点、虚拟机实例和网络连接作为图的节点，将节点间的连接关系作为边，得到动态图序列；基于GCN图卷积网络和GAT图注意力网络构建GCN‑GAT混合图神经网络模型，利用多层图卷积和注意力机制自适应学习节点间的重要关系，得到目标GCN‑GAT混合图神经网络模型；根据预测指数和当前系统拓扑结构建立多目标优化函数，通过改进的DQN深度强化学习算法进行资源分配决策，输出最优分配策略。使得资源需求预测误差降低，资源利用率提高。