[发明专利]实时交通信息处理的任务调度方法与系统

说明书

技术领域

本发明属于智能交通系统(ITS)，特别是一种ITS领域中实时交通信息处理的任务调度方法与系统。

背景技术

现有的实时交通信息处理系统主要采用主机式的信息处理系统，即系统的各个任务都由交通指挥中心的中央服务器完成。随着交通采集技术的发展，检测周期的缩短，需要处理的交通数据成倍增加。在这种情况下，交通指挥中心的中央服务器将不能满足实时处理的要求，需要充分利用交通系统内部的网络资源，将复杂繁重的信息处理任务分发给系统内的各个任务服务器，采用分布式处理方式。

本发明提出的实时交通信息处理系统包括一个中央服务器和多个任务服务器。任务调度系统安装在交通指挥中心的中央服务器上。实时交通信息处理系统具有周期性处理海量数据的特点，且对任务的截止期限、预算和可靠性有严格的要求。本发明提出实时交通信息处理的任务调度方法与系统，综合考虑了时间、费用和可靠性约束，依据子任务和任务服务器的对应关系，将信息处理的每个子任务分发给最合适的任务服务器，使得系统最后的执行时间、费用和可靠性最优。

现有的任务调度方法很多，但大多数方法都是将任务分发给时间(响应时间或预计任务完成时间)最短的服务器上，未考虑系统对费用、可靠性等其他因素的要求。

2007年11月7日公开的中国专利ZL200710052402.6(公告号CN101068157)，介绍了一种基于时间和费用约束的网格任务调度方法。该方法将资源按带宽+速度从大到小排序，任务按任务长度从大到小排序，将任务与资源从左到右一一映射。该发明考虑了时间和费用的综合最优，但未考虑资源与任务的对应关系。在这种情况下，资源与分发的任务可能不匹配，不能保证任务能够成功完成。

发明内容

本发明就是鉴于上述技术问题而完成的，其目的在于提供一种实时交通信息处理的任务调度方法与系统，能够把信息处理的周期性子任务合理高效地分发到实时交通信息处理系统的多个任务服务器上执行，在保证任务截止时间、预算和可靠性的前提下，完成周期性任务。

为了实现本发明的目的，本发明采取的技术方案是：实时交通信息处理的任务调度方法，首先，依据子任务的依赖关系，建立有向无环图(DAG图)，确定任务的优先级，并将子任务放入提交任务池。然后，周期性提取子任务和任务服务器的属性，并计算子任务和各个任务服务器的综合效用函数。采用回溯方法将子任务分发给各个任务服务器。最后，根据各个任务服务器的任务运行状况，更新存放相关记录的数据结构。

所述回溯方法具体步骤是：

步骤500，按照子任务之间的依赖关系，建立有向无环图，并确定任务优先级；

步骤501，取出优先级最高的子任务；

步骤502，提取该子任务和各个任务服务器的属性；

步骤503，计算该子任务与各个任务服务器的综合效用函数；

步骤504，检查是否有任务服务器满足时间、费用和可靠性效用函数的约束条件，如果有则进入步骤505，如果没有则进入步骤509；

步骤505，选择具有最大综合效用函数值的任务服务器作为该子任务的分发对象；

步骤506，检查有向无环图中是否还有其他子任务，如果有则返回步骤501，如果没有则继续下一步骤507；

步骤507，按照所有子任务的分发对象进行任务调度；

步骤508，休眠等待进入下一个周期；

步骤509，返回上一个子任务重新确定任务分发对象；

步骤510，检查是否有任务服务器满足约束条件，如果有则继续进入下一步骤511，如果没有则进入步骤513；

步骤511，检查满足约束条件的任务服务器的综合效用函数值是否小于选定任务服务器，如果是则进入步骤512，如果否则进入步骤513；

步骤512，在满足条件的任务服务器中，选择具有最大综合效用函数值的任务服务器作为该子任务的分发对象；

步骤513，检查该子任务优先级是否最高，如果是则进入步骤514，如果否则返回步骤509；

步骤514，本周期的任务不能调度，返回步骤508。

所述子任务的属性包括：任务长度、关联任务和优先级；任务服务器的属性包括：任务队列、执行速度、单位指令执行成本和故障率。

所述综合效用函数的计算方法如下：

1)在截止期限的约束下，建立预计任务完成时间最短的时间效用函数；

2)在预算的约束下，建立任务执行成本最省的费用效用函数；

3)在任务可靠性的约束下，建立安全性最高的可靠性效用函数；