基于深度学习的高校计算机实验室资源智能调度算法设计

摘要

随着高校计算机实验教学规模不断扩大，实验室资源的合理调度成为提升教学质量和使用效率的关键。传统调度方法难以适应复杂多变的需求，存在资源利用率低和冲突频发等问题。针对这一现状，本文提出基于深度学习的智能调度算法，通过构建多维度特征模型，结合长短时记忆网络（LSTM）和强化学习，实现实验室资源的动态优化分配。实验结果表明，该算法有效提升了资源利用率，降低了冲突率，并加快了调度响应速度，具有较强的实用价值和推广前景。最后，文章探讨了算法的不足及未来改进方向。