申请/专利权人：深圳TCL新技术有限公司

申请日：2020-12-29

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN112667379B

主分类号：G06F9/48

分类号：G06F9/48;G06N3/006;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2021.11.02#实质审查的生效;2021.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种任务调度方法及服务器，所述任务调度方法应用于服务器，所述任务调度方法包括：获取任务的特征，所述特征为所述任务被执行时所占用的计算机的虚拟资源或者硬件资源的属性，根据所述特征对所述任务进行分类，得到分类后的所述任务，根据分类后的所述任务对应的目标种群，确定目标调度信息，所述目标调度信息为使得所述任务被执行时所占用的计算机的虚拟资源或者硬件资源最小的调度信息，所述目标调度信息为使得所述任务被执行时所占用的计算机的虚拟资源或者硬件资源最小的调度信息，根据所述目标调度信息，将所述任务调度至任务执行设备。能够将任务调度至合适的任务执行设备，以提升对任务执行设备的利用效率。

主权项：1.一种任务调度方法，其特征在于，所述任务调度方法应用于服务器，所述任务调度方法包括：获取任务的特征，所述特征为所述任务被执行时所占用的计算机的虚拟资源或者硬件资源的属性；确定所述特征对应的分类权重；根据所述分类权重以及预设卷积神经网络，对所述特征对应的任务进行分类，得到分类后的所述任务，所述预设卷积神经网络为预先训练的卷积神经网络，所述预设卷积神经网络包括卷积层以及全连接层，所述分类权重用于设定所述卷积层或者所述全连接层的权重；获取分类后的所述任务的特征，以及各个任务执行设备的属性信息，所述属性信息包括虚拟资源信息以及硬件资源信息中的至少一个；对所述特征以及所述属性信息进行编码，以得到分类后的所述任务对应的个体；根据分类后的所述任务对应的个体，生成初始种群，所述初始种群中包括所述特征，其中，分类后得到的不同类型的所述任务对应不同所述初始种群；对所述初始种群进行迭代，其中，所述迭代包括对任意两个所述初始种群进行交叉操作和变异操作得到进化种群；在满足迭代的终止条件时，获取所述进化种群中适应度值最大的目标个体，所述适应度值为指示个体在优化计算中与最优解的相似程度的值；或者，在不满足迭代的终止条件时，将所述进化种群作为所述初始种群，返回执行所述对所述初始种群进行迭代的步骤；对所述目标个体进行解码，得到目标调度信息，所述目标调度信息包括解码后得到的所述任务的特征以及所述任务执行设备的属性信息，所述目标调度信息为使得所述任务被执行时所占用的计算机的虚拟资源或者硬件资源最小的调度信息；根据所述目标调度信息，将所述任务调度至任务执行设备。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳TCL新技术有限公司 任务调度方法及服务器

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD