我々はこれまでクラウドサービスを統合して共同研究環境を提供するための枠組みである「統合研究管理基盤システム(URMS)」を提唱しており、その中の重要な機能として研究者の要求に応じたサービスの最適な組み合わせと提供の手法を検討している。本発表では、ストレージの組合せ最適化を例として取り上げ、速度やコスト、信頼差性の違う４種類のストレージサービスを研究者の要求の変化に対して最適な組み合わせを実現するアルゴリズムを検証する。最適化に対する数値計算として、遺伝的アルゴリズムと強化学習という２種類のアプローチを用い、コストや信頼性を最適化の指標として選んだ際の両者の比較を行い、適応性を議論する。