[发明专利]基于人工智能的任务调度方法、装置、计算机设备和介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：

接收任务调度请求，所述任务调度请求中携带有在预设时间段内进行调度的各待调度任务的任务调度时长以及任务调度要求，所述任务调度要求是对任务调度时效性的要求；

获取各所述待调度任务之间的任务依赖图谱；

根据各所述待调度任务的任务调度时长、所述任务调度要求以及所述任务依赖图谱，生成对应各所述待调度任务的任务标签，所述任务标签包括资源耗费标签、任务依赖标签以及任务时效标签中的至少一项；其中，所述资源耗费标签是根据所述待调度任务的任务调度时长与资源库中的核数计算得到的；

获取资源库的可消耗总资源数；

根据各所述待调度任务的任务标签以及所述可消耗总资源数，建立任务调度模型以及对应的条件函数，其中，所述任务调度模型是最小化目标函数，所述目标函数是根据每个待调度任务的调度频率的向量表达、各个待调度任务的可调度区间以及待调度任务的调度时间顺序矩阵计算得到的，所述条件函数包括用于任务调度的频率的条件函数、用于限定各时段任务消耗资源不超过各时点可用资源的条件函数、用于限定各待调度任务的可调度区间的条件函数、用于限定调度安排确保满足依赖关系的条件函数以及用于限定调度安排实际可操作性的条件函数；

基于所述任务调度模型以及所述条件函数，对各所述待调度任务进行调度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述待调度任务的任务标签以及所述可消耗总资源数，建立任务调度模型以及对应的条件函数，包括：

根据各所述待调度任务的任务时效标签以及待调度任务的任务向量，建立任务调度模型；

根据各所述待调度任务的任务时效标签、资源耗费标签以及所述资源库的可消耗总资源数，建立任务调度频率条件函数、消耗总资源数条件函数、任务调取区间条件函数以及任务依赖条件函数中至少一个。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务时效标签包括第一任务时效标签以及第二任务时效标签；

所述根据各所述待调度任务的任务调度时长、所述任务调度要求以及所述任务依赖图谱，生成对应各所述待调度任务的任务标签，包括：

根据所述任务调度时长以及所述任务调度要求，生成对应各所述待调度任务的所述资源耗费标签以及所述第一任务时效标签；

基于所述任务依赖图谱，确定所述待调度任务之间的依赖关系，并生成对应各所述待调度任务的所述任务依赖标签以及所述第二任务时效标签；

所述根据各所述待调度任务的任务标签以及所述可消耗总资源数，建立任务调度模型以及对应的条件函数，包括：

根据所述可消耗总资源数、所述资源耗费标签、所述第一任务时效标签、所述任务依赖标签以及所述第二任务时效标签，建立任务调度模型以及对应的条件函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务调度时长以及所述任务调度要求，生成对应各所述待调度任务的资源耗费标签以及第一任务时效标签，包括：

根据各所述待调度任务的任务调度时长，确定各所述待调度任务对应的消耗资源数，并根据各所述消耗资源数生成对应的资源耗费标签；

基于各所述任务调度要求，确定各所述待调度任务的任务时效区间；

根据各所述任务时效区间，确定各所述待调度任务的第一执行先后顺序，并根据所述第一执行先后顺序生成对应各所述待调度任务的第一任务时效标签。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取资源库的可消耗总资源数之后，还包括：

获取所述资源库在预设历史区间的历史资源波动数据；

根据所述历史资源波动数据预估所述资源库在所述预设时间段的预估资源波动数据；

所述根据各所述待调度任务的任务标签以及所述可消耗总资源数，建立任务调度模型以及对应的条件函数，包括：

根据所述可消耗总资源数、所述预估资源波动数据以及各所述待调度任务的任务标签，建立任务调度模型以及对应的条件函数。