[发明专利]云协同多任务调度方法及装置

权利要求书

1.一种云协同多任务调度方法，其特征在于，包括：

获取每个边缘节点收到的待处理任务；

以所有待处理任务分配到不同边缘节点进行处理，作为一个栖息地分配方案，随机产生具有多个栖息地分配方案的初始种群；

基于预设的目标函数和生物地理学优化算法，获取满足所述目标函数的最优解，得到每个边缘节点应分配的待处理任务；

所述基于预设的目标函数和生物地理学优化算法，获取满足所述目标函数的最优解，包括：

计算每个种群的栖息适宜指数HSI，根据不同的优化目标，HSI值与所述目标函数值成正相关关系或反相关关系；

基于预设的迁移率函数对种群进行迁移操作，以及基于预设的突变概率函数对种群进行突变操作；

若满足预设的终止条件，则输出最优解，否则重复上述计算每个种群的HSI值至判断是否满足终止条件的迭代过程；

所述基于预设的突变概率函数对种群进行突变操，包括：

当个体HSI值低于种群个体平均HSI值，选择较小的突变概率；

当个体HSI值高于种群个体平均HSI值，选择较大的突变概率；

所述基于预设的突变概率函数对种群进行突变操，还包括：

在迭代次数的前期，按照固定概率进行突变操作，在迭代后期使突变概率自适应调整；

所述突变概率函数为：

其中，g为迭代次数的序号，n为群体中个体的顺序编号，为第g次迭代中第n号个体的突变概率，g^thre是固定突变操作和自适应突变操作的迭代次数分界；Cost_n、Cost^min、Cost^avg分别表示上一轮迭代中第n号个体的HSI值、群体中最小HSI值、群体平均HSI值；k₁、k₂、k₃为预设的常数。

2.根据权利要求1所述的云协同多任务调度方法，其特征在于，所述目标函数根据栖息地分配方案的每个任务的传输时延和能耗确定。

3.根据权利要求2所述的云协同多任务调度方法，其特征在于，所述目标函数为

其中，θ是时延目标函数权重，θ∈[0,1]；L_α、L_β、E_α、E_β分别为种群中栖息地的传输时延的最大、最小取值，能耗的最大、最小取值，X为一个栖息地分配方案。