[发明专利]任务调度方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种任务调度方法，包括：获取原始任务训练集合，对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，从标准任务训练集合中随机提取任务特征集合，并根据任务特征集合构建随机森林，获取待调度任务表单集合，利用随机森林对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。此外，本发明还涉及区块链技术，所述规划结果可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种任务调度方法装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决任务调度效率较低的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

大数据平台任务调度是各大公司每天都在进行的工作。传统的任务调度，按照时间或者任务的优先级来运行任务，会存在以下问题：1、重要任务可能和普通任务在同时段运行导致重要任务延迟，会导致资源使用率较低，从而使得任务调度效率较低；2、重要程度低的任务占用重点保障任务时间段，也会降低任务调度效率；3、由于每个人对任务的重要程度理解不一致，导致每个人评价标准存在差异，使得任务调度不够客观准确。

发明内容

本发明提供一种任务调度方法、装置、电子设备及可读存储介质，其主要目的在于解决任务调度效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种任务调度方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。