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本申请适用点云语义分割技术领域，提供了一种基于动态规划的资源分配方法、网络及存储介质和处理器，该基于动态规划的资源分配方法利用在给待部署应用分配资源时通过一些先验测试记录先验数据集，通过该先验数据集合理的调整计算机中提供资源的额度，并且随着负载的变化动态的调整资源的分配，同时达到既能提升资源利用率，又不会造成资源短缺的问题的目的。有效避免了现有资源分配方法无法兼顾稳定与效率的缺点。

权利要求 1.一种基于动态规划的资源分配方法，其特征在于，包括下述步骤： s1.待部署应用向应用容器编排系统申请部署； s2.所述应用容器编排系统通过调度模块从Hestia模块获取从提升资源效率的角度优化后的额度资源数值，代替所述待部署应用中开发者自己设定的资源数值； s3.所述调度模块根据优化后的额度资源数值从集群中选出一台最合适的机器； s4.所述应用容器编排系统通知被选中的机器下载所述待部署应用的副本并分配相应资源。 2.如权利要求1所述的资源分配方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤： s21.所述Hestia模块对待部署应用进行判断，如是新应用，则进行提前测试，测试待部署应用在不同程度的负载下，不同资源额度所对应的服务质量；建立先验数据集并存入数据库； 如不是新应用，则读取数据库中所述待部署应用对应的先验数据集； s22.基于所述先验数据集执行一套动态规划的流程来确定优化后的所述额度资源数值。

资源调度算法是云计算领域一个长久的研究方向，针对不同的场景，很多研究工作者都对资源效率的提升进行了深入的探究。资源调度算法最主要解决的问题是在一个由大量物理机组成的集群中，以何种策略来使用这些物理机的资源，才能保证资源使用的效率最高。这些策略包括但不限于应用部署时如何选择合适的机器，应用在运行时如何动态的调整他的资源分配额度，当单个物理机上资源不够时如何调整应用部署位置来保证稳定性等。这些一系列的策略在保证应用能稳定运行(能使用保证他运行的最小资源额度)的同时，使得整个集群内空闲的资源最少。资源种类有很多，包括但不限于CPU、内存、网卡、Cache等。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

本申请提出了一种基于动态规划的资源分配方法、网络及存储介质和处理器。在分配资源时通过一些先验测试记录先验数据集，通过该先验数据集合理的调整资源的额度，并且随着负载的变化动态的调整资源的分配，同时达到既能提升资源利用率，又不会造成资源短缺的问题的目的。有效避免了现有资源分配方法无法兼顾稳定与效率的缺点。

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以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。