[发明专利]任务调度方法、装置、电子设备、存储介质及产品

权利要求书

1.一种任务调度方法，其特征在于，应用于调度器，包括：

获取目标任务集和包含多个节点的节点集群；其中，所述目标任务集包含多个待调度任务；

确定与预先建立的资源成本模型对应的目标函数，并根据改进蚁群算法，确定与所述目标函数取最小值时对应的最优解；

根据所述最优解，在所述节点集群中确定所述多个待调度任务匹配的调度节点，并将所述多个待调度任务分配给所述调度节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述资源成本模型，包括：

针对所述节点集群中的每个节点，获取所述节点的资源单价和所述节点执行对应待调度任务所需的资源使用时间；

根据所述节点的资源单价和所述资源使用时间建立资源成本模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点的资源单价和所述资源使用时间建立资源成本模型，包括：

针对所述节点集群中的每个节点，将所述节点的资源单价和所述资源使用时间的乘积结果确定为所述节点执行对应待调度任务的资源成本；

确定用于对所有所述节点执行对应待调度任务的资源成本进行累加计算的公式，并将所述公式确定为资源成本模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述节点包括中央处理器和内存，所述资源使用时间包括中央处理器使用时间和内存使用时间；

将所述节点的资源单价和所述资源使用时间的乘积结果确定为所述节点执行对应待调度任务的资源成本，包括：

将所述中央处理器的资源单价和所述中央处理器使用时间的乘积结果确定为所述节点执行对应待调度任务的中央处理器资源成本；

将所述内存的资源单价和所述内存使用时间的乘积结果确定为所述节点执行对应待调度任务的内存资源成本；

将所述中央处理器资源成本和内存资源成本的相加结果确定为所述节点执行对应待调度任务的资源成本。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据改进蚁群算法，确定与所述目标函数取最小值时对应的最优解，包括：

初始化所述目标任务集对应的任务数组、所述目标任务集对应的资源成本需求数组和所述节点集群对应的节点数组；

将所述任务数组和所述节点数组作为所述改进蚁群算法的输入，并将所述资源成本需求数据作为所述改进蚁群算法的约束条件；

利用所述改进蚁群算法进行迭代计算，得到与所述目标函数取最小值时对应的最优解。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述改进蚁群算法进行迭代计算，得到与所述目标函数取最小值时对应的最优解，包括：

S1：初始化所述改进蚁群算法的以下参数：信息启发因子、期望启发因子、信息素、蚂蚁数量和最大迭代次数；

S2：更新当前迭代次数；

S3：针对每只携带所有所述待调度任务的蚂蚁，将所述蚂蚁的起始点随机分配到所述节点集群中的任意节点上，以使所述蚂蚁按照预设的概率公式，通过轮盘赌的方式为每个所述调度任务分配满足预设条件的节点，并进行所述信息素的局部更新；其中，所述概率公式的参数包括：所述信息启发因子、所述期望启发因子、所述信息素和所述资源成本模型输出的函数值，所述预设条件包括所述约束条件；

S4：判断所有的蚂蚁是否遍历完；若是，则执行S5；若否，则继续执行S3；

S5：确定所述目标函数在当前迭代中取最小值时对应的备选最优解，并进行所述信息素的全局更新；

S6：判断当前迭代次数是否达到所述最大迭代次数；若否，则执行S2；若是，则迭代结束，并执行S7；

S7：将所述备选最优解作为最优解进行输出。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标任务集，包括：

将预设的关联任务组中的所有待执行任务按照预执行的先后次序建立拓扑图；

根据所述拓扑图将所有所述待执行任务按层次划分为不同的任务集；

从所有的所述任务集中选择一个所述任务集作为目标任务集。