【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于云计算与边缘计算领域，具体为一种面向端边云系统的多任务联合调度方法。
技术介绍
1、随着物联网、边缘计算与云计算技术的不断发展，三者互补融合的优势日益体现。广泛部署的物联网设备会产生大量感知数据与计算任务；边缘计算通过就近进行数据分析与任务处理，减少数据与任务集中传输到云端的延迟和压力；云计算提供强大数据池与资源池，能够为海量数据与任务的接纳处理提供有力保障。端-边-云融合的系统架构能够将物联网、边缘计算与云计算的优势结合在一起，不仅优化了系统整体资源的利用效率，还能更好地应对网络环境和任务需求的动态变化，使得任务能够被调度到合适的位置、分配到合适的资源进行处理，提高了系统的实时性、灵活性与可扩展性。
2、与此同时，相比于传统单体或集群架构，端边云系统的分布式架构在任务调度与资源分配方面需要面对更多调整。首先是资源分布的不均匀：端、边、云三类计算节点的资源通常具有异构性与分散性，考虑到节点间网络的不稳定因素，远端的可利用资源存在一定波动；其次是任务的动态性与不确定性：端边云系统中的任务通常是动态的，一方面任务的到达时间、到达数量、执行时间存在很大的不确定，另一方面不同任务对计算资源、完成时间等qos需求可能存在很大差异；此外还需要考虑任务的并发性：在突发负载场景中，系统需要在短时间完成大量任务的调度与计算，这就要求在保障任务完成率的同时，提高系统资源的利用率，避免系统过载。
3、传统的任务调度方法可分为静态调度算法和动态调度算法两类。静态调度算法通常在任务到达之前就进行调度决策，任务的执行顺
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种面向端边云系统的多任务联合调度方法，从多任务联合调度模型构建、多任务联合调度优化问题建立、多任务联合调度方案生成三个方面，实现高度适应于端边云系统的并发式计算密集型任务联合调度。
2、实现本专利技术目的的技术方案为：一种面向端边云系统的多任务联合调度方法，具体包括以下步骤：
3、步骤s1，构建端边云系统多任务联合调度模型，所述端边云系统多任务联合调度模型包括：
4、多任务联合调度矩阵模型，用于基于对端边云系统的节点与任务的统一描述，定义任务-节点调度矩阵与任务-资源分配矩阵，实现对多任务调度策略的形式化表达；
5、任务预期完成时间模型，用于基于任务生命周期中的调度、传输、执行时间确定任务预期完成时间；
6、任务预期收益模型，用于从预期奖励与预期成本两个方面对任务调度与执行的收益进行评价；
7、步骤s2，基于任务预期收益模型，针对多任务-多节点调度场景，构建多任务调度评价函数；建立多任务调度优化目标，并从预期完成时间、节点资源限制、任务-节点调度矩阵与任务-资源分配矩阵间关联关系，完成多任务调度优化问题构建；
8、步骤s3，采用启发式策略，计算每个待调度任务的临界资源量需求与预占用资源量，并基于计算结果按照任务的期望完成时间先后的顺序，完成对每个任务的执行节点分配与资源量预占用；利用非线性优化方法，对多任务调度优化问题进行优化求解，得到对每个任务的推荐资源分配量；最后基于资源约束与关联约束条件，对任务-节点调度矩阵与任务-资源分配矩阵进行验证与修正，完成多任务联合调度方案的最终生成。
9、本专利技术与现有技术相比，其显著优点是：
10、（1）本专利技术设计的端边云系统多任务联合调度框架，能够高度适应于多物端并发请求场景与端边云异构计算系统，突破了传统单任务或单系统调度方法，在泛在互联与云边协同任务调度中的局限，具备很高的原创性。
11、（2）本专利技术构建的多任务联合调度与优化模型，从系统组成、任务特征、预期收益、调度目标、约束条件等方面，实现对多任务联合调度问题的精准描述与形式化表达，为调度方案的生成与优化提供了模型支撑，具备很高的创新性。
12、（3）本专利技术采用的启发式策略与非线性优化相结合的两步求解方法，能够在实现任务执行节点与任务分配资源量的分步决策的同时，减小优化问题的求解空间与计算复杂度，显著提升调度方案的生成速度，具备很高的实用性。
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1.一种面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，构建多任务联合调度矩阵模型的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，所述任务预期完成时间模型即任务调度至计算节点执行的预期完成时间，具体为：
4.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，所述任务预期收益模型具体为：
5.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，构建的多任务调度评价函数具体为：
6.根据权利要求5所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，构建的多任务调度优化问题具体为：
7.根据权利要求6所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，采用启发式策略，计算每个待调度任务的临界资源量需求与预占用资源量，并基于计算结果按照任务的期望完成时间先后的顺序，完成对每个任务的执行节点分配与资源量预占用的具体过程为：
8.根据权利要求
9.根据权利要求8所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，基于资源约束与关联约束条件，对任务-节点调度矩阵与任务-资源分配矩阵进行验证与修正，完成多任务联合调度方案的最终生成的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，构建多任务联合调度矩阵模型的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，所述任务预期完成时间模型即任务调度至计算节点执行的预期完成时间，具体为：
4.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，所述任务预期收益模型具体为：
5.根据权利要求1所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，构建的多任务调度评价函数具体为：
6.根据权利要求5所述的面向端边云系统的多任务联合调度方法，其特征在于，构建的...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲍家坤，彭晓晖，
申请(专利权)人：中科南京信息高铁研究院，
类型：发明
国别省市：
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