一种分布式任务调度方法、装置和电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115509715A(43)申请公布日2022.12.23(21)申请号202211241630.9(22)申请日2022.10.11(71)申请人中国农业银行股份有限公司地址100005北京市东城区建国门内大街69号(72)发明人陈超(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师王风茹(51)Int.Cl.G06F9/48(2006.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书3页说明书15页附图5页(54)发明名称一种分布式任务调度方法、装置和电子设备(57)摘要本发明公开了一种分布式任务调度方法、装置和电子设备。该方法包括：获取当前待调度的任务数量和分布式节点服务器对应的节点服务器总数量；基于任务数量，构建待优化的任务调度向量；基于离散粒子群优化方式、任务资源约束条件和节点服务器总数量，以最大化负载均衡度为优化目标，将任务调度向量作为粒子位置进行全局位置迭代优化，获得迭代后的目标全局最优位置；基于目标全局最优位置对应的目标任务调度向量，确定目标调度策略。通过本发明的技术方案，可以解决离散化的任务调度优化问题，保证了任务调度的准确性。CN115509715ACN115509715A权利要求书1/3页1.一种分布式任务调度方法，其特征在于，包括：获取当前待调度的任务数量和分布式节点服务器对应的节点服务器总数量；基于所述任务数量，构建待优化的任务调度向量，其中，所述任务调度向量中的元素与任务一一对应，每个元素是指相应的任务分配至的节点服务器所对应的离散的服务器编号；基于离散粒子群优化方式、任务资源约束条件和所述节点服务器总数量，以最大化负载均衡度为优化目标，将所述任务调度向量作为粒子位置进行全局位置迭代优化，获得迭代后的目标全局最优位置，其中，所述离散粒子群优化方式是基于遗传中的选择操作、交叉操作和变异操作对粒子位置和粒子速度进行更新的；基于所述目标全局最优位置对应的目标任务调度向量，确定目标调度策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于离散粒子群优化方式、任务资源约束条件和所述节点服务器总数量，以最大化负载均衡度为优化目标，将所述任务调度向量作为粒子位置进行全局位置迭代优化，获得迭代后的目标全局最优位置，包括：基于所述节点服务器总数量，确定服务器编号最大值；初始化粒子群中的每个粒子对应的粒子位置和粒子速度，其中，所述粒子位置利用所述任务调度向量进行表征；基于每个粒子对应的当前粒子位置，确定每个粒子对应的当前负载均衡度；基于每个粒子对应的当前负载均衡度，更新每个粒子对应的当前个体最优位置和粒子群对应的当前全局最优位置；若当前迭代次数小于预设迭代次数，则基于每个粒子对应的当前个体最优位置、当前全局最优位置和所述服务器编号最大值，更新每个粒子对应的当前粒子位置和当前粒子速度，并返回执行所述基于每个粒子对应的当前粒子位置，确定每个粒子对应的当前负载均衡度的操作；若当前迭代次数等于预设迭代次数，则检测当前全局最优位置是否满足任务资源约束条件，若满足，则将当前全局最优位置确定为迭代后的目标全局最优位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个粒子对应的当前粒子位置，确定每个粒子对应的当前负载均衡度，包括：基于每个粒子对应的当前粒子位置，确定用于执行任务的每个目标节点服务器对应的至少一个分配任务；根据每个所述目标节点服务器对应的分配任务执行总时间以及每个分配任务执行时所需的执行时间、CPU资源和内存资源，确定每个所述目标节点服务器对应的平均节点资源利用率；基于各个所述平均节点资源利用率，确定平均机组资源利用率；基于所述平均节点资源利用率和所述平均机组资源利用率，确定每个粒子对应的当前负载均衡度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个粒子对应的当前个体最优位置、当前全局最优位置和所述服务器编号最大值，更新每个粒子对应的当前粒子位置和当前粒子速度，包括：针对每个粒子而言，将随机概率分别与该粒子对应的当前粒子速度和预设概率进行比2CN115509715A权利要求书2/3页较；基于比较结果，从变异操作、第一交叉操作和第二交叉操作中确定至少一个目标操作，其中，所述变异操作是对当前粒子位置进行变异的操作，所述第一交叉操作是对当前粒子位置和当前个体最优位置进行交叉的操作，所述第二交叉操作是对当前粒子位置和当前全局最优位置进行交叉的操作；对该粒子对应的当前粒子位置进行所述至少一个目标操作，确定该粒子对应的更新后的当前粒子位置；若检测到更新后的当前粒子位置中存在大于所述服务器编号最大值的目标元素，则对所述目标元素进行元素更新，获得更新后的当前粒子位置；根据该粒子对应的更新前的当前粒子位置和更新后的当前粒子位置，确定该粒子对应的更新后的当前