[发明专利]一种雾计算系统的任务分配方法及系统

说明书

本发明实施例提供了一种雾计算系统的任务分配方法及系统，方法包括：获取雾计算系统的任务优化目标以及所述任务优化目标对应的约束条件；确定雾计算系统中的待处理任务集合以及相关信息；基于容量约束的分布估计算法，对所述待处理任务集合中的任务进行分配，以在满足所述任务优化目标对应的约束条件下，优化所述任务优化目标。本发明实施例提供的一种雾计算系统的任务分配方法及系统，基于任务分配问题的特征提出有效的搜索，结合分布估计算法，对任务分配问题进行了高效求解，在大规模短时间场景下获取可行的任务分配方案。

技术领域

本发明涉及雾计算系统技术领域，尤其涉及一种雾计算系统的任务分配方法及系统。

背景技术

近年来，随着硬件技术的提升，物联网设备和应用飞速发展，从智能家居到工业互联网，影响、改善并提升了生产生活的方方面面。由于智能硬件大多通过无线网络链接技术与外界连通，如果将采集到的数据完全发送给云端处理器计算，再将结果返回用户，容易造成无线网络终端拥塞，有限的带宽也会使传输延迟增大从而降低服务质量。同时，大部分智能硬件以电池供电，大批量数据的收发会消耗较多电池电量并降低智能硬件使用寿命。雾计算技术是一种解决时延敏感类物联网应用的解决方案，其旨在将计算资源和能力从远云端转移到互联网边缘，将数据的管理、处理和简单计算移动到数据源附近从而降低传输数据量以降低时延和消耗电量。相比于云计算，雾计算技术是分布式、和去中心化的。除此之外，雾计算还可以提高应用的保密性并提供实时的数据预处理、分析、计算和存储。常见的雾计算节点有网关、本地服务器、个人电脑等，计算能力低于云计算中心的集中服务器，缓存容量小，但距信息源近，可以对数据进行预处理，大大降低了与远端云处理器通信的负载量。同时，雾计算节点缓存较小，计算能力较差，需要对任务进行分配和调度从而降低任务时延，提高服务质量。因此，雾计算系统中出现了新的、亟待解决的服务提供结构以及任务分配问题。

现有技术中将雾计算系统的任务分配问题建模为带有容量约束的任务放置，最大化总任务完成效率的问题。即将该问题转化为多箱的装箱问题，并提出了一种求解该问题的动态规划方法，通过迭代方法对该问题进行求解。

但上述现有技术的方案中所提及的动态规划解法由于复杂度高其中|J^UNP|表示待分配至容量有限计算节点的任务个数，C_i表示第i个雾节点的容量，m表示容量有限的雾节点个数，故而现有方法只适用于节点少、容量小的场景下。因此现在亟需一种更高效的雾计算系统的任务分配方法来解决上述问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种雾计算系统的任务分配方法及系统。

第一方面本发明实施例提供一种雾计算系统的任务分配方法，包括：

获取雾计算系统的任务优化目标以及所述任务优化目标对应的约束条件；

确定雾计算系统中的待处理任务集合以及相关信息；

基于容量约束的分布估计算法，对所述待处理任务集合中的任务进行分配，以在满足所述任务优化目标对应的约束条件下，优化所述任务优化目标。其中，在所述确定雾计算系统中的待处理任务集合之前，所述方法还包括：

获取雾计算系统中的任务集合和计算节点集合；

对所述任务集合和计算节点集合进行数据预处理。

其中，所述基于容量约束的分布估计算法，对所述待处理任务集合中的任务进行分配，以在满足所述任务优化目标对应的约束条件下，优化所述任务优化目标，包括：

将所述待处理任务集合中的任务以平均效率降序排列；

初始化分配概率矩阵；

对种群中的每个个体按所述降序排列节点顺序，利用所述分配概率矩阵采样得到编码串；

对所述编码串解码，计算得到分配方案对应的目标值；