本发明专利技术涉及人工智能技术，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，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述规划结果可存储在区块链的节点中。本发明专利技术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。本发明专利技术可以解决任务调度效率较低的问题。决任务调度效率较低的问题。决任务调度效率较低的问题。
【技术实现步骤摘要】
任务调度方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，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。
技术介绍
[0002]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。
技术实现思路
[0003]本专利技术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。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种任务调度方法，包括：
[0005]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；
[0006]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；
[0007]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；
[0008]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。
[0009]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：
[0010]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；
[0011]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；
[0012]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。
[0013]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：
[0014]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；
[0015]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。
[0016]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：
[0017]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；
[0018]汇总所有决策树，得到所述随机森林。
[0019]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：
[0020]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；
[0021]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。
[0022]可选地，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：
[0023]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；
[0024]所述预设的目标函数及预设的约束条件如下所述：
[0025][0026]s.t.max(x
i
)≤L
[0027]其中，P
j
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，x
i
为第i个时段的任务数，L为时段内最大可运行任务数。
[0028]可选地，所述获取原始任务训练集合之前，所述方法还包括：
[0029]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；
[0030]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。
[0031]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种任务调度装置，所述装置包括：
[0032]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；
[0033]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；
[0034]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；
[0035]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。
[0036]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0037]存储器，存储至少一个计算机程序；及
[0038]处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的任务调度方法。
[0039]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执
行以实现上述所述的任务调度方法。
[0040]本专利技术通过对原始任务训练集合进行两次随机处理，得到任务特征集合，可以保证任务特征提取的随机性，因此根据所述任务特征集合可以构建更加准确的随机森林。并且，通过随机森林对所述待调度任务表单集合中的任务进行排序，无需人工进行评价，提高了任务调度的客观性，对排序后的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，可以提高任务调度的效率。因此本专利技术提出的任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决任务调度效率较低的问题。
附图说明
[0041]图1为本专利技术一实施例提供的任务调度方法的流程示意图；
[0042]图2为本专利技术一实施例提供的任务调度装置的功能模块图；
[0043]图3为本专利技术一实施例提供的实现所述任务调度方法的电子设备的结构示意图。
[0044]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0045]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0046]本申请实施例提供一种任务调度方法。所述任务调度方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述任务调度方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Co本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷望春，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。