1. 背景介绍。

1.1 云计算资源调度概述。

云计算的出现为用户提供了按需获取计算资源的服务模式，大大提高了资源利用率和灵活性。但是，随着云计算应用的不断深入，如何有效地调度和管理云计算资源已成为一个亟待解决的问题。云计算资源调度是指将用户的任务合理分配给云计算平台的各种物理资源，最大限度地提高资源利用率，降低成本，满足用户的服务质量需求。

1.2 传统资源调度方法的局限性。

传统的云计算资源调度方法主要包括静态调度和动态调度。静态调度方法是在用户提交任务前提前分配资源，不能根据实际操作情况进行调整，容易造成资源浪费或任务延迟。动态调度方法是根据任务运行过程中的资源使用情况动态调整资源分配，但需要经常收集和分析系统状态信息，容易造成调度算法的复杂性和性能瓶颈。

1.3 加强学习优势。

通过与环境的互动，加强学习是机器学习的最佳策略。强化学习算法不需要提前定义系统模型，而是通过不断的试错和学习来优化策略。在云计算资源调度中，加强学习可以根据系统运行状态动态调整资源分配策略，从而提高资源利用率和服务质量。

2. 核心概念与联系。

2.1 加强学习的基本概念。