[发明专利]一种云边协作的序列依赖流水车间任务调度执行优化方法

说明书

本发明公开了一种云边协作的序列依赖流水车间任务调度执行优化方法，该方法针对序列依赖的流水车间任务调度问题，对此类问题的传统云边协作任务调度模式进行了三个方面的执行优化；在边缘服务器处获取调度任务所需的生产数据，并对计算所得的中间结果进行压缩后再上传至云端；在云服务器获取边缘服务器上传的中间结果，自动化选择合适的调度算法后以中间结果作为算法输入进行求解并返回结果；在边缘服务器接收到调度结果后更新模型参数，起到云边协同训练的效果。

技术领域

本发明涉及序列依赖的流水车间任务调度和分布式计算领域，尤其涉及一种云边协作的序列依赖流水车间任务调度执行优化机制。

背景技术

序列依赖的流水车间任务调度模式是现代工业生产中典型的任务调度之一。序列依赖是指生产成本或生产时间等指标与加工物料的顺序直接相关，并随着顺序的改变而变化。在实际的工业生产过程中，为了提升生产效率，大多都会采用流水车间的生产模式，并且结合具体生产工艺与约束条件使得车间调度问题更加符合工业生产的实际情况。结合以上特点的序列依赖流水车间任务调度模型可以在诸如钢铁、焊接、电镀等行业得到广泛的应用。例如，钢铁行业中要求板坯出炉温度必须有共同区间才可安排轧制，相邻板坯之间的宽度与厚度跳跃不可太大；在汽车生产车间中需要在车身型号改变时重新设置焊接程序，并根据车身颜色不同而不断清洗设备并消耗涂料溶剂；在机械镀锌工艺镀锌过程中的温度必须根据线圈的厚度宽度以及锌的厚度进行调整，且线圈的几何兼容性必须首尾匹配等。

经过分析，此类问题的本质是最小化相邻物料间的综合属性差异，而属性完全相同的两块物料最适合安排在相邻位置生产，综合属性差异越大则工艺满足程度越低。并且在云边协作的计算环境下，该类调度任务一般表现为三个步骤：首先边缘服务器获取调度相关的生产信息与参数，计算中间结果后上传至云计算中心；其次云数据中心根据接收到的中间结果，执行调度算法并返回计算结果；最后边缘服务器接收调度结果，并解析成完整的生产计划后返回给工厂车间。

但是在云边协作的计算环境下，对边缘服务器输出的中间结果而言，其数据量的大小直接影响到云边之间的传输时延，从而影响任务调度的时效性与准确性；对云计算中心的调度算法而言，不同规模与准确性要求的调度任务有着不同的计算资源需求与算法执行时长，不合理的资源分配可能会导致资源浪费与计算时延问题；对云边协作的模型参数而言，模型参数直接影响到生成的中间结果的质量，这决定了最终调度结果质量。

综上所述，在现有的云边协作调度模式的基础上，如何从调度任务的中间结果、调度算法、模型参数三个角度出发，对其进行传输时延、计算时延、算法准确性三方面的执行优化以充分发挥边缘服务器、云计算中心与云边协作机制三方面的优势与特点，这是一个关键性的挑战并且也是在实际应用构建目标系统时所必须考虑的事情。

发明内容

针对以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种云边协作的序列依赖流水车间任务调度执行优化方法，着重解决此类调度问题在云边协作的计算环境下，对传输时延、计算时延、算法准确性三个方面的执行优化方法。本发明在现有的云边协作调度模式的基础上，进一步发挥边缘服务器、云排产平台、云边协作机制各自的优势与特点，分别从中间结果数据、排产算法选择、模型参数训练三个角度出发，针对数据传输时延、算法执行时延、算法准确性三个方面进行执行优化，以提供更加高效的工业流水车间任务调度机制。

为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种云边协作的序列依赖流水车间任务调度执行优化方法，该方法包括以下步骤：

步骤(1)针对序列依赖的流水车间任务调度问题，建立云边协作的任务调度执行框架。该框架分为边缘处理与云端求解两个模块，两个模块之间通过中间结果进行交互。在边缘服务器处生成中间结果后上传至云计算中心，云计算中心以此作为输入进行算法求解并返回结果，边缘服务器接收到结果后进行解析并返回；