【技术实现步骤摘要】
基于离散编码的云任务调度方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及云任务调度
，尤其涉及一种基于离散编码的云任务调度方法、服务器及存储介质。
技术介绍
云任务调度不同于传统的任务调度问题，需要考虑的因素更多更复杂。首先，其用户执行任务时的QoS需求更加多样性，如需要满足服务响应时间或需要考虑服务提供方的负载平衡等问题。其次，云服务具有异质性、动态性和弹性等特征。最后，用户向云端提交任务时，需要满足预定义的截止时间约束。此时的云任务调度问题本质上是联合优化问题。目前的研究中，多数工作主要集中于执行时间的优化，未考虑资源提供方在提供服务的负载均衡，即用户提交云任务需求更高的执行效率与云资源提供方需求资源的负载均衡间的相互影响。由于云计算的市场化特征，资源供求双方的利益都必须在进行任务调度时考虑在内，这是目前相关研究缺乏的地方。因此，在任务的完成时间存在截止时间约束的条件下，如何实现任务执行时间和资源负载均衡之间实现同步均衡优化，是一个亟需解决的技术问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于离散编码的云任务调度方法、服务器及存储介质，旨在存在截止时间约束的条件下，实现任务执行时间和资源负载均衡之间实现同步均衡优化。为实现上述目的，本专利技术提出了一种基于离散编码的云任务调度方法，所述方法包括以下步骤：根据预设编码规则对n个云任务和m个云资源之间的映射关系进行编码，获得多个任务...
【技术保护点】
1.基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n根据预设编码规则对n个云任务和m个云资源之间的映射关系进行编码，获得多个任务调度解，所述任务调度解表征为包含n个不大于m的正整数元素的离散数组；/n根据用户预设的约束参数计算每个任务调度解的适应度；/n根据所述适应度按预设标识规则在获得的多个任务调度解中标识出一级任务调度解、二级任务调度解和三级任务调度解；/n基于所述一级任务调度解、所述二级任务调度解和所述三级任务调度解，按照预设更新规则对每个任务调度解进行更新，获得更新后的任务调度解；/n对所述更新后的任务调度解进行迭代计算，获得迭代后的一级任务调度解；/n将所述迭代后的一级任务调度解作为最优云任务调度解。/n
【技术特征摘要】
1.基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据预设编码规则对n个云任务和m个云资源之间的映射关系进行编码，获得多个任务调度解，所述任务调度解表征为包含n个不大于m的正整数元素的离散数组；
根据用户预设的约束参数计算每个任务调度解的适应度；
根据所述适应度按预设标识规则在获得的多个任务调度解中标识出一级任务调度解、二级任务调度解和三级任务调度解；
基于所述一级任务调度解、所述二级任务调度解和所述三级任务调度解，按照预设更新规则对每个任务调度解进行更新，获得更新后的任务调度解；
对所述更新后的任务调度解进行迭代计算，获得迭代后的一级任务调度解；
将所述迭代后的一级任务调度解作为最优云任务调度解。
2.如权利要求1所述的基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述根据预设编码规则对n个云任务和m个云资源之间的映射关系进行编码，获得多个任务调度解，具体包括：
根据云任务的数量n和云资源的数量m，通过佳点集算法生成多个佳点集；
基于所述多个佳点集根据n个云任务和m个云资源之间的映射关系获得多个任务调度解。
3.如权利要求1所述的基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述用户预设的约束参数包括用户预设的截止时间；所述根据用户预设的约束参数计算每个任务调度解的适应度，具体包括：
计算每个任务调度解的执行时间；
计算每个任务调度解的负载均衡参数；
根据所述执行时间、所述负载均衡参数和所述用户预设的截止时间通过以下公式计算每个任务调度解的适应度：
其中，fitness为任务调度解的适应度，Makespan为执行时间，SD为负载均衡参数，Deadline为用户预设的截止时间，σ为时间因子，ρ为代价因子，σ+ρ＝1，σ∈[0，1]，ρ∈[0，1]。
4.如权利要求3所述的基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述计算每个任务调度解的执行时间，具体包括：
根据n个云任务分别在m个云资源上的执行时间，通过以下公式计算每个任务调度解的执行时间：
其中，Makespan为任务调度解的执行时间，t(Ti,Rj)为云任务Ti在云资源Rj上的执行时间，χ(Ti,Rj)为调度因子：
其中，π：T→R表示云任务集T与云资源集R的一种映射解。
5.如权利要求3所述的基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述计算每个任务调度解的负载均衡参数，具体包括：
根据n个云任务分别在m个云资源上的执行时间，通过以下公式计算每个所有云资源的负载均衡参数：
其中，SD为负载均衡参数，AWTavg为m个云资源的平均执行时间：
其中，AWT(Rj)为第j个资源的实际执行时间：
其中，t(Ti,Rj)为云任务Ti在云资源Rj上的执行时间，χ(Ti,Rj)为调度因子：
其中，π：T→R表示云任务集T与云资源集R的一种映射解。
6.如权利要求1所述的基于离散编码的云任务调度方法，其特征在于，所述基于所述一级任务调度解、所述二级任务调度解和所述三级任务调度解，按照预设更新规则对每个任务调度解进行更新，获得更新后的任务调度解，具体包括：
根据预设规则确定各任务调度解对应的收敛系数；
根据所述收敛系数按预设修正规则获取第一修正系数A1，并根据所述一级任务调度解通过以下公式对各任务调度解进行计算，获得各任务调度解中第k个元素的第一更新参数x1,k：
x1,...
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