摘要
本发明涉及资源调配技术领域，具体为一种云端资源自动调配系统，系统包括用户行为分析模块、资源调配优化模块、AI驱动调整模块、任务调度管理模块、网络流量监控模块、虚拟机管理模块、服务弹性管理模块、资源协同优化模块。本发明中，通过利用自回归移动平均模型和K‑均值聚类算法分析用户行为，预测资源需求周期性变化，线性规划和遗传算法优化资源分配，适应多变用户行为模式，深度Q网络的应用增强对工作负载变化的实时响应能力，非支配排序遗传算法II提高多任务处理效率，主成分分析和孤立森林算法提升网络流量分析的精度，决策树和启发式规则在虚拟机管理上优化性能和资源效率，自适应控制理论和容器编排技术有效应对工作负载变化。
