[发明专利]面向协同任务系统的任务分解方法及系统

权利要求书

1.一种面向协同任务系统的任务分解方法，其特征在于，包括：

获取目标应用的多个任务元；

根据所述任务元之间的依赖关系信息，获取所述任务元之间的距离关系信息；

根据每个所述任务元的自身资源需求信息，获取每个所述任务元的权重系数；

根据所述任务元之间的距离关系信息和每个所述任务元的权重系数，确定所述任务元之间的相对吸引度；

获取所述相对吸引度最小的两个所述任务元作为参考点，形成参考点集合，其他所述任务元作为非参考点；

重复执行以下步骤，直至聚簇数量达到指定的最大聚簇数量：将每个所述非参考点与其相对吸引度最大的参考点聚类，形成聚簇；获取每个所述非参考点与每个所述参考点的相对吸引度之和，将相对吸引度之和最小的所述非参考点作为新的参考点加入至所述参考点集合中；

根据协同任务系统的各节点所能提供的网络资源，将最终得到的各聚簇分配给各所述节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依赖关系信息包括以下至少一项：所述任务元之间的通信总交互量，所述任务元之间的通信资源需求，所述任务元之间的数据依赖，所述任务元之间的特殊需求信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述任务元之间的依赖关系信息，获取所述任务元之间的距离关系信息包括：

采用如下公式，将所述任务元之间的依赖关系信息转换为所述任务元之间的距离关系信息：

其中，j,k为任务元序号，记任务元集合为Ω，任务元数量为N，任务元j,k∈{1,…,N},j≠k，d_jk为所述任务元之间的距离关系信息，J_jk为所述任务元之间的通信总交互量，J_min和J_max分别为通信总交互量的最小值和最大值，X_jk为所述任务元之间的通信资源需求，X_min和X_max分别为通信资源需求的最小值和最大值，Y_jk为所述任务元之间的数据依赖，Y_min和Y_max分别为数据依赖的最小值和最大值，T_jk为所述任务元之间的特殊需求信息，a,b,c分别代表所述通信总交互量、通信资源需求和数据依赖的权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个所述任务元的自身资源需求信息，获取每个所述任务元的权重系数包括：

根据以下公式计算所述任务元的权重系数：

其中，W_i为第i个任务元的权重系数，C_i为第i个任务元的自身资源需求信息，为所有任务元的平均资源需求信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述任务元之间的距离关系信息和每个所述任务元的权重系数，确定所述任务元之间的相对吸引度包括：

根据以下公式计算所述任务元之间的相对吸引度：

其中，F_ij为第i个和第j个任务元之间的相对吸引度，W_i和W_j分别为第i个和第j个任务元的权重系数，d_ij为第i个和第j个任务元之间的距离关系信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最大聚簇数量与网络资源的节点的数量相同。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据协同任务系统的各节点所能提供的网络资源，将最终得到的各聚簇分配给各所述节点包括：

按照各聚簇中任务元的数量，对最终得到的所有聚簇进行排序；

按照所述网络资源中的各节点所能提供的网络资源，对所有所述节点进行排序；

根据所述聚簇的排序结果和所述节点的排序结果，将各所述聚簇分配给各所述节点，其中，所述聚簇中任务元最大的聚簇对应所述节点中所能提供的网络资源最大的节点。