[发明专利]一种变粒度任务分解方法

说明书

本发明公开了一种变粒度任务分解方法，首先，通过任务形式化描述的方式分析任务内部结构，构建出任务描述的元模型；其次，提出了“三度”(子任务粒度、子任务关联度和资源均衡度)综合的任务分解方法；本发明考虑了活动单元的交互度和重现度、子任务之间的关联度以及子任务与资源的匹配关系，提供了一个可变粒度的任务分解优化方法。

技术领域

本发明公开了一种变粒度任务分解方法，属于计算机科学、管理科学与工程、系统工程、控制论与数学等领域的综合应用技术领域。

背景技术

近年来，随着计算机及互联网的日益普及，文本、图像、语音、视频等数据的复杂度大幅增加，呈现出多样化趋势。作为计算机科学、控制论与数学等领域的一项综合应用，实现复杂任务的合理粒度分解可以提高任务执行效率，对实现整项工作的顺利开展具有重要意义。在任务分解过程中，子任务粒度大小、子任务关联度大小和资源均衡度大小是影响任务分解结果的主要因素。目前，关于任务分解方面的研究工作集中于定性分析或从单因素角度定量分析判断，对子任务粒度，子任务之间的关联度以及子任务与资源分布的均衡度等因素缺乏定量分析基础，没有从系统综合的角度建立完整的任务分解模型。

发明内容

本发明的目：针对上述现有技术存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种变粒度任务分解方法。

技术方案：本发明公开了一种变粒度任务分解方法，包括以下步骤：

步骤1：依据任务自身特点对原任务进行初步分解，得到初始子任务集T₁；

步骤2：根据子任务粒度阈值条件，对子任务进行子任务粒度大小分析：若不满足子任务粒度阈值条件，执行步骤3；若满足，执行步骤4；

步骤3：将不满足子任务粒度阈值条件的子任务进行进一步分解，得到分解后的子任务，并执行步骤2；

步骤4：根据子任务关联度阈值条件，对各子任务之间的子任务关联度进行分析：若不满足关联度阈值条件，执行步骤5；若满足，则得到子任务集T₃并执行步骤6；

步骤5：将不满足关联度阈值条件对应的两个子任务进行合并，得到合并后的子任务，将合并后的子任务执行步骤2；

步骤6：根据子任务资源均衡度阈值条件，对子任务集T₃进行资源均衡度分析：若不满足子任务资源均衡度阈值条件，则执行步骤7；若满足，则得到最终的分解结果；

步骤7：将子任务集T₃中的子任务进行重新组合，而后执行步骤2。

进一步的，在对原任务进行初步分解之前，将原任务进行形式化描述为一个六元组(任务名称、任务编号、活动单元名称、活动单元编号、活动单元关系集、资源调度综合开销指数)。

进一步的，将初始子任务集T₁中的每个子任务用一个二元组{活动单元集，活动单元关系集}来表示，所述活动单元集是子任务中有限个活动单元的集合，所述活动单元关系集是描述活动单元约束关系的集合。

进一步的，所述步骤2中，

根据式(3)计算得到子任务粒度l；

式中，F_k代表子任务t_k内活动单元交互度，通过活动单元关系集之间的交集计算得到；G_k代表子任务t_k内活动单元重现度，通过活动单元关系集中重复出现的活动单元与所有活动单元数量的比值计算得到；N为子任务集合中子任务的数量。

进一步的，根据式(1)计算得到活动单元交互度F_k：