申请/专利权人：湖南科技大学

申请日：2024-02-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117806806A

主分类号：G06F9/48

分类号：G06F9/48;G06F9/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了任务部分卸载调度方法、终端设备及存储介质，涉及雾计算技术领域。该任务部分卸载调度方法、终端设备及存储介质，基于当前移动设备的本地资源信息判断是否可以本地执行任务，对于无法本地执行的任务进行任务分解，获得相互独立的各个子任务；获取各个子任务的任务处理相关信息，包括：子任务处理价值信息、子任务紧急信息，根据任务处理相关信息获取各个子任务的处理需求值，用于评估各个子任务需处理卸载的重要程度，展示各个子任务处理的优先级；获取子任务处理执行信息、节点负载信息，基于各个子任务处理的优先级依次计算出各个子任务的计算节点对应值，用于选取处理卸载各个子任务的计算节点，实现子任务卸载调度。

主权项：1.任务部分卸载调度方法，其特征在于，包括以下步骤：基于当前移动设备的本地资源信息判断是否可以本地执行任务，对于无法本地执行的任务进行任务分解，获得相互独立的各个子任务；基于子任务的任务处理相关信息获取各个子任务的处理需求值，用于评估各个子任务需处理卸载的重要程度，展示各个子任务处理的优先级；基于各个子任务处理的优先级依次获取各个子任务的计算节点对应值，用于选取处理卸载各个子任务的计算节点，实现子任务卸载调度；所述获取各个子任务的处理需求值具体包括：获取各个子任务的任务处理相关信息，所述任务处理相关信息具体包括：子任务处理价值信息、子任务紧急信息；所述子任务处理价值信息具体包括：子任务收益值、子任务影响值；所述子任务紧急信息具体包括：子任务截至剩余时间、子任务前置依赖影响值；根据子任务处理价值信息、子任务紧急信息分别分析获得子任务处理奖励值、子任务依赖紧急值；根据子任务处理奖励值、子任务依赖紧急值分析，构建处理需求模型，得到处理需求值，用于综合展示子任务需处理卸载的重要程度，所述构建处理需求模型，得到处理需求值具体为通过子任务处理奖励值和子任务依赖紧急值赋予权重进行加权求和的计算模型获得处理需求值；子任务处理奖励值的计算公式为： ，式中表示为第个无法通过当前移动设备的本地资源进行执行处理的任务分解的第个子任务的子任务处理奖励值，表示为子任务奖励值训练周期，，表示为子任务奖励值训练总次数，、分别表示为第次子任务奖励值训练的第个无法通过当前移动设备的本地资源进行执行处理的任务分解的第个子任务的子任务收益值与子任务影响值，、分别表示为子任务收益值与子任务影响值相对应的权重因子；子任务依赖紧急值的计算公式为： ，式中表示为第个无法通过当前移动设备的本地资源进行执行处理的任务分解的第个子任务的子任务依赖紧急值，表示为子任务依赖紧急值训练周期，，表示为子任务依赖紧急值训练总次数，、分别表示为第次子任务依赖紧急值训练的第个无法通过当前移动设备的本地资源进行执行处理的任务分解的第个子任务的子任务截至剩余时间、子任务前置依赖影响值，、分别表示为子任务依赖紧急值相对应的权重因子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南科技大学 任务部分卸载调度方法、终端设备及存储介质

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