カーボンアウェア・スケジューリングにおける DRL ベースの動的アルゴリズム設定手法を提案
小規模インスタンスで学習した DRL ポリシーが、複雑な未知の問題に対しても静的チューニングを上回る汎用性を発揮することを実証した。