【技术实现步骤摘要】
本申请涉及边缘计算任务调度，具体为一种边缘网络实时成像任务分配方法、任务分配系统及成像系统。
技术介绍
1、在地震勘探领域，实时成像技术是研究的热点问题。传统的地震数据处理方法通常在中心服务器上进行，这导致数据传输延迟高、处理速度慢以及资源利用率低等问题。随着边缘计算技术的发展，此技术逐渐被用于地震勘探领域。
2、边缘计算通过在数据源附近进行处理，减少了数据传输的延迟，并提高了系统的响应速度。然而，在地震勘探中，实时成像任务涉及多个子任务，如数据预处理、自功率谱计算、互相关系数计算和贝塞尔函数拟合等。这些子任务之间存在复杂的依赖关系，使得任务调度和分配变得复杂。
3、现有的任务分配方法主要基于传统算法，如遗传算法和粒子群优化。这些方法虽然在一定程度上解决了任务分配问题，但其迭代过程较为简单，易陷入局部最优解，不适用于复杂的实时成像任务。对传统算法进行改进或使用深度强化学习等方法进行任务分配，虽然从一定程度上提升了任务分配效果，但此类算法并未考虑到实时成像众多子任务间的依赖关系，在实际应用中具有局限性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种边缘网络实时成像任务分配方法、任务分配系统及成像系统，解决传统地震勘探成像方法在中心服务器进行成像处理，存在数据传输延迟高、资源利用率低的问题。
2、本申请采用的技术方案如下：
3、根据本申请实施例第一方面，提供一种边缘网络实时成像任务分配方法，包括：
4、获取任务及任务中的子任务；p>
5、根据依赖关系划分子任务，所述依赖关系包括时间依赖性和分数依赖性，所述时间依赖性用于表示最新完成的子任务的输出作为后一个子任务的输入的关系，所述分数依赖性用于区分子任务是否来自同一任务；
6、满足依赖关系条件下，以最小化实时成像的总完成时间为目标得到最佳的任务分配方案，所述最佳的任务分配方案用于确定子任务分配的传感器节点；
7、执行最佳的任务分配方案，预测传感器节点对子任务的完成时间，并根据完成时间动态调度子任务分配到的传感器节点。
8、进一步地，满足依赖关系条件下，并以最小化实时成像的总完成时间为目标得到最佳的任务分配方案，包括：
9、以最小化实时成像的总完成时间为目标建立目标函数；
10、以计算资源有限性为约束条件优化目标函数，所述计算资源有限性包括：边缘服务器的计算资源、边缘服务器管理的传感器节点数量和计算资源的有限性，以及一个子任务仅能分配给一个传感器节点，一个传感器节点在同一时间只能处理一个子任务的有限性。
11、进一步地，优化目标函数包括：采用改进的变异粒子群优化算法对目标函数进行求解，求解过程中通过动态调整惯性权重用于平衡边缘服务器之间的传输延迟和边缘服务器的计算资源。
12、进一步地，依赖关系条件，包括：
13、将具有分数依赖性的子任务分配在同一边缘服务器管理的传感器节点中；
14、对具有时间依赖性的子任务，在剩余计算资源不满足子任务的计算资源时，根据边缘服务器与其他具有剩余计算资源的边缘服务器之间的传输延迟，寻找传输延迟最小的边缘服务器管理的传感器节点进行分配。
15、进一步地，根据完成时间动态调度子任务分配到的传感器节点，包括：将到来的子任务安排至完成时间最短的传感器节点或将到来的子任务安排至空闲的传感器节点。
16、根据本申请实施例第二方面，提供一种边缘网络实时成像任务分配系统，用于边缘服务器中，包括：
17、输入模块，用于获取任务及任务中的子任务；
18、任务划分模块，用于根据依赖关系划分子任务，所述依赖关系包括时间依赖性和分数依赖性，所述时间依赖性用于表示最新完成的子任务的输出作为后一个任务的输入的子任务，所述分数依赖性用于区分子任务是否来自同一任务；
19、任务分配方案计算模块，用于在满足依赖关系条件下，以最小化实时成像的总完成时间为目标得到最佳的任务分配方案，所述最佳的任务分配方案用于确定子任务分配的传感器节点；
20、执行模块，用于执行最佳的任务分配方案；
21、时间预测模块，用于在执行最佳的任务分配方案中，预测传感器节点对子任务的完成时间；
22、所述执行模块根据完成时间动态调度子任务分配到的传感器节点。
23、进一步地，任务分配方案计算模块还用于：
24、以最小化实时成像的总完成时间为目标建立目标函数，所述目标函数中包括子任务的起始时间和边缘服务器之间的传输延迟；
25、以计算资源有限性为约束条件优化目标函数，所述计算资源有限性包括：边缘服务器的计算资源、边缘服务器管理的传感器节点数量和计算资源，以及一个子任务仅能分配给一个传感器节点，一个传感器节点在同一时间只能处理一个子任务；
26、其中，优化目标函数包括：采用改进的变异粒子群优化算法对目标函数进行求解，求解过程中通过动态调整惯性权重用于平衡边缘服务器之间的传输延迟和边缘服务器的计算资源。
27、进一步地，所述依赖关系条件，包括：
28、将具有分数依赖性的子任务分配在同一边缘服务器管理的传感器节点中；
29、对具有时间依赖性的子任务，在剩余计算资源不满足子任务的计算资源时，根据边缘服务器与其他具有剩余计算资源的边缘服务器之间的传输延迟，寻找传输延迟最小的边缘服务器管理的传感器节点进行分配。
30、进一步地，所述执行模块根据完成时间动态调度子任务分配到的传感器节点，包括：将到来的子任务安排至完成时间最短的传感器节点或将到来的子任务安排至空闲的传感器节点。
31、根据本申请实施例第三方面，提供一种边缘网络实时成像系统，包括：多个边缘服务器、每个边缘服务器管理下的多个传感器节点，所述多个边缘服务器中均包括边缘网络实时成像任务分配系统，每个边缘服务器管理多个传感器节点进行子任务的计算，并通过交互的方式将子任务通过其他边缘服务器分配给其他边缘服务器管理下的传感器节点。
32、本申请实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：考虑到了实时成像各子任务间的依赖性关系，对子任务进行分配，并通过预测具体的被处理时间动态进行调整，提升了计算资源的利用率，降低成像延迟，实现在地震勘探网络边缘成像，提升成像的实时性。
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1.一种边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，优化目标函数包括：采用改进的变异粒子群优化算法对目标函数进行求解，求解过程中通过动态调整惯性权重用于平衡边缘服务器之间的传输延迟和边缘服务器的计算资源。
4.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，
6.一种边缘网络实时成像任务分配系统，其特征在于，用于边缘服务器中，包括：
7.根据权利要求6所述的边缘网络实时成像任务分配系统，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的边缘网络实时成像任务分配系统，其特征在于，
9.根据权利要求6所述的边缘网络实时成像任务分配系统，其特征在于，所述执行模块根据完成时间动态调度子任务分配到的传感器节点，包括：将到来的子任务安排至完成时间最短的传感器节点或将到来的子任务安排至空闲的传
10.一种边缘网络实时成像系统，其特征在于，包括：多个边缘服务器、每个边缘服务器管理下的多个传感器节点，所述多个边缘服务器中均包括如权利要求7-9任一项所述的边缘网络实时成像任务分配系统，每个边缘服务器管理多个传感器节点进行子任务的计算，并通过交互的方式将子任务通过其他边缘服务器分配给其他边缘服务器管理下的传感器节点。
...【技术特征摘要】
1.一种边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，优化目标函数包括：采用改进的变异粒子群优化算法对目标函数进行求解，求解过程中通过动态调整惯性权重用于平衡边缘服务器之间的传输延迟和边缘服务器的计算资源。
4.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的边缘网络实时成像任务分配方法，其特征在于，
6.一种边缘网络实时成像任务分配系统，其特征在于，用于边缘服务器中，包括：
7.根据权利要求6所述的边缘网络实时成像...
【专利技术属性】
技术研发人员：田入运，张宇星，陈玉扬，曹一涵，韦中，严飞，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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