[发明专利]任务调度方法、装置、电子设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202210543032.0 申请日: 2022-05-18
公开(公告)号: CN114742471A 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 雷望春 申请(专利权)人: 中国平安财产保险股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06K9/62
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深圳市福田街道益田路5*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 任务 调度 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种任务调度方法,其特征在于,所述方法包括:

获取原始任务训练集合,对所述原始任务训练集合进行随机采样处理,得到标准任务训练集合;

从所述标准任务训练集合中随机提取任务特征集合,并根据所述任务特征集合构建随机森林;

获取待调度任务表单集合,利用所述随机森林对所述待调度任务表单集合中的任务进行排序,得到排序任务集合;

对所述排序任务集合进行线性规划,并根据规划结果来进行任务调度。

2.如权利要求1所述的任务调度方法,其特征在于,所述对所述原始任务训练集合进行随机采样处理,得到标准任务训练集合,包括:

从所述原始任务训练集合中随机选取第一预设个数的任务记录指标作为训练子集;

将选取的任务记录指标重新放回所述原始任务训练集合,并返回所述从所述原始任务训练集合中随机选取第一预设个数的任务记录指标作为训练子集的步骤;

当所述训练子集的个数满足第二预设个数时,汇总所有的训练子集得到所述标准任务训练集合。

3.如权利要求2中所述的任务调度方法,其特征在于,所述从所述标准任务训练集合中随机提取任务特征集合,并根据所述任务特征集合构建随机森林,包括:

将所述标准任务训练集合中的训练子集作为子样本集,对所述子样本集中的任务记录指标进行有放回的随机抽样,得到所述任务特征集合;

根据所述子样本集及所述任务特征集合构建所述随机森林。

4.如权利要求3所述的任务调度方法,其特征在于,所述根据所述子样本集及所述任务特征集合构建所述随机森林,包括:

依次选取所述任务特征集合中的指标作为根节点,并利用所述指标依次对所述子样本集进行划分,得到所述根节点的多个分支节点,确定所述根节点以及所述根节点的多个分支节点构成决策树;

汇总所有决策树,得到所述随机森林。

5.如权利要求1所述的任务调度方法,其特征在于,所述利用所述随机森林对所述待调度任务表单集合中的任务进行排序,得到排序任务集合,包括:

利用所述随机森林中的决策树输出所述待调度任务表单集合中任务的重要度;

根据所述重要度对所述待调度任务表单集合中的任务进行大小排序,得到所述排序任务集合。

6.如权利要求1所述的任务调度方法,其特征在于,所述对所述排序任务集合进行线性规划,并根据规划结果来进行任务调度,包括:

利用预设的目标函数及预设的约束条件对所述排序任务集合中的任务进行线性规划,并根据规划结果的大小对所述排序任务集合中的任务进行调度;

所述预设的目标函数及预设的约束条件如下所述:

s.t.max(xi)≤L

其中,Pj为第j个任务的重要度,n为所述排序任务集合的数量,z为所述规划结果,xi为第i个时段的任务数,L为时段内最大可运行任务数。

7.如权利要求1所述的任务调度方法,其特征在于,所述获取原始任务训练集合之前,所述方法还包括:

获取任务记录表,对所述任务记录表进行去异常处理及缺失值填充处理,得到标准任务记录表;

提取所述标准任务记录表中每个任务的任务记录指标,得到所述原始任务训练集合。

8.一种任务调度装置,其特征在于,所述装置包括:

训练数据构建模块,用于获取原始任务训练集合,对所述原始任务训练集合进行随机采样处理,得到标准任务训练集合;

随机森林构建模块,用于从所述标准任务训练集合中随机提取任务特征集合,并根据所述任务特征集合构建随机森林;

任务排序模块,用于获取待调度任务表单集合,利用所述随机森林对所述待调度任务表单集合中的任务进行排序,得到排序任务集合;

任务调度模块,用于对所述排序任务集合进行线性规划,并根据规划结果来进行任务调度。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国平安财产保险股份有限公司,未经中国平安财产保险股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210543032.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top