基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法及相关设备技术

本公开提供一种基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法及相关设备，应用于任务调度设备，包括：获取用户的应用服务器请求，依据所述应用服务器请求形成任务列表；根据预设的约束条件与调度目标构建目标函数；根据所述目标函数利用闪电连接过程优化算法进行寻优计算，得到最优解决方案；根据所述最优解决方案对所述应用服务器请求进行分配，得到分配结果；容器集群中的微服务容器接收并处理所述分配结果中包含的应用服务器请求，得到请求结果；将所述请求结果返回到用户端。通过对闪电连接算法进行优化改进，减少了迭代次数，降低了算法运算量，缩短了用户等待应用服务器请求结果的时间，提高了用户体验。提高了用户体验。提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法及相关设备


[0001]本公开涉及任务调度
，尤其涉及一种基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着互联网和信息时代的蓬勃发展，互联网用户的数量成指数形式增长，现如今大型企业都已迁移到云计算的框架，来为其客户提供服务。在云计算系统中，资源管理起着重要作用，而云计算系统中资源管理的主要部分是任务调度程序。传统的任务调度算法在实际应用中往往采用动态和静态两种方式。其中，静态任务调度方式并不能很好的使整个容器集群资源处在均衡状态，。动态任务调度策略可直观的将客户请求分配给当前负载能力最优的服务器，从而实现整个容器集群的负载均衡。动态的任务调度策略关键点在于如何在段时间内寻找到最优状态服务器，而现有的很多动态调度策略往往在计算时间和计算成本上存在问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开的目的在于提出一种基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法及相关设备，能够解决或部分解决上述技术问题。
[0004]基于上述目的，本公开第一方面提出了一种基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法，应用于任务调度设备，包括：
[0005]获取用户的应用服务器请求，依据所述应用服务器请求形成任务列表；
[0006]根据预设的约束条件与调度目标构建目标函数；
[0007]根据所述目标函数利用闪电连接过程优化算法进行寻优计算，得到最优解决方案；
[0008]根据所述最优解决方案对所述应用服务器请求进行分配，得到分配结果；
[0009]容器集群中的微服务容器接收并处理所述分配结果中包含的应用服务器请求，得到请求结果；
[0010]将所述请求结果返回到用户端。
[0011]可选地，所述任务调度设备包括：数据服务中心；
[0012]所述获取用户的应用服务器请求，依据所述应用服务器请求形成任务列表，包括：
[0013]获取用户的应用服务器请求；
[0014]将所述应用服务器请求提交到数据服务中心；
[0015]所述数据服务中心对所述应用服务器请求进行分类转发形成任务列表。
[0016]可选地，所述根据预设的约束条件与调度目标构建目标函数，包括：
[0017]获取所述容器集群中的微服务容器的负载资源信息；
[0018]将所述任务列表与所述容器集群中的微服务容器的负载资源信息作为预设的约束条件；
[0019]根据所述预设的约束条件与调度目标构建目标函数。
[0020]可选地，所述根据所述目标函数利用闪电连接过程优化算法进行寻优计算，得到最优解决方案，包括：
[0021]将所述闪电连接过程优化算法的数学模型原理转换为闪电分支初始化、向下引导传播与向上引导传播、闪电分支衰落、最终跳跃。
[0022]可选地，所述闪电分支初始化包括：
[0023]在定义域内确定一个初始种群，所述种群包含多个个体；
[0024]所述多个个体为云层和地面之间的候选点；
[0025]计算所述候选点的电场值，并将其作为所述候选点的适应度值。
[0026]可选地，所述向下引导传播与向上引导传播包括：
[0027]所述闪电向下引导传播移动过程中，将所述所有候选点作为特定候选点的潜在跳跃点；
[0028]在所述所有候选点中为候选点i随机选择一个电荷粒子k，其中i≠k；
[0029]响应于电荷粒子k的适应度值高于种群中所有粒子的平均适应度值f
ave
，确定闪电跳至该电荷粒子；
[0030]计算电荷粒子群体平均值X
ave
与平均适应度值f
ave
，所述公式为：
[0031]X
ave
＝mean(X
i,j
)
[0032]f
ave
＝obj(X
ave
)
[0033][0034][0035][0036]其中，i＝1，2，3，
…
，Np，j＝1，2，3，
…
，D，rand()为一个随机函数函数值范围是[0，1]，X
best
为第t次迭代电荷粒子群体中的最优解，c1与c2分别为学习因子，c
1max
为学习因子最大值，c
2min
为学习因子最小值，为t时刻第i个粒子在第j个维度的值，X
ave
为电荷粒子群体平均值，f
ave
为平均适应度，为t时刻电荷粒子k在第j个维度的值，obj()函数为其目标函数，mean()函数为求平均值函数，X
i，j
为第i个粒子在第j个维度的值，otherwise为另外一种情况，IterMax为最大迭代次数，为位置更新后的第i个粒子在第j个维度的值；
[0037]所述闪电向上引导传播过程中，地面电荷粒子沿所述向下引导传播形成的电荷通道向上移动，并在所述通道中呈指数分布。
[0038]可选地，所述计算电荷粒子群体平均值X
ave
与平均适应度值f
ave
包括：
[0039]响应于平均适应度值f
ave
优于电荷粒子群体中的最差值个体X
worst
的适应度f
worst
，确定利用所述平均适应度值f
ave
替代所述最差个体适应度值f
worst
。
[0040]可选地，所述闪电分支衰落与最终跳跃包括：
[0041]响应于新的候选点的电场高于前一个点的电场，确定产生闪电分支，脉冲放电继续，否则，所述闪电分支消失，同时闪电形成停止；
[0042]响应于确定所述位置更新后的适应度值优于所述更新前的适应度值，粒子位置更新；
[0043]所述向下引导传播与所述向上引导传播相遇，闪电过程完成。
[0044]可选地，所述根据所述最优解决方案对所述应用服务器请求进行分配，得到分配结果，包括：
[0045]获取所述容器集群中的微服务容器；
[0046]将所述最优解决方案返回至所述数据服务中心；
[0047]控制所述数据服务中心根据所述最优解决方案将所述应用服务器请求分配给所述微服务容器，得到分配结果。
[0048]基于同一专利技术构思，本公开第二方面提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
[0049]从上述可以看出，本公开提供的一种基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法及相关设备，应用于任务调度设备，获取用户的应用服务器请求，依据所述应用服务器请求形成任务列表；根据预设的约束条件与调度目标构建目标函数；根据所述目标函数利用闪电连接过程优化算法进行寻优计算，得到最优解决方案；根据所述最优解决方案对所述应用服务器请求进行分配，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于闪电连接过程优化算法的任务调度方法，其特征在于，应用于任务调度设备，包括：获取用户的应用服务器请求，依据所述应用服务器请求形成任务列表；根据预设的约束条件与调度目标构建目标函数；根据所述目标函数利用闪电连接过程优化算法进行寻优计算，得到最优解决方案；根据所述最优解决方案对所述应用服务器请求进行分配，得到分配结果；容器集群中的微服务容器接收并处理所述分配结果中包含的应用服务器请求，得到请求结果；将所述请求结果返回到用户端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务调度设备包括：数据服务中心；所述获取用户的应用服务器请求，依据所述应用服务器请求形成任务列表，包括：获取用户的应用服务器请求；将所述应用服务器请求提交到数据服务中心；所述数据服务中心对所述应用服务器请求进行分类转发形成任务列表。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的约束条件与调度目标构建目标函数，包括：获取所述容器集群中的微服务容器的负载资源信息；将所述任务列表与所述容器集群中的微服务容器的负载资源信息作为预设的约束条件；根据所述预设的约束条件与调度目标构建目标函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标函数利用闪电连接过程优化算法进行寻优计算，得到最优解决方案，包括：将所述闪电连接过程优化算法的数学模型原理转换为闪电分支初始化、向下引导传播与向上引导传播、闪电分支衰落、最终跳跃。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述闪电分支初始化包括：在定义域内确定一个初始种群，所述种群包含多个个体；所述多个个体为云层和地面之间的候选点；计算所述候选点的电场值，并将其作为所述候选点的适应度值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述向下引导传播与向上引导传播包括：所述闪电向下引导传播移动过程中，将所述所有候选点作为特定候选点的潜在跳跃点；在所述所有候选点中为候选点i随机选择一个电荷粒子k，其中i≠k；响应于电荷粒子k的适应度值高于种群中所有粒子的平均适应度值f
ave
，确定闪电跳至该电荷粒子；计算电荷粒子群体平均值X
ave
与平均适应度值f
ave
，所述公式为：X
ave
＝mean(X
i,j
)f
ave
＝obj(X
ave
)
其中，i＝1,2,3,

【专利技术属性】
技术研发人员：董双武，郑孙潮，燕超源，刘浩杰，郭基伟，齐金昌，陈军海，于鹏，胡兴旺，汤挺越，冯东，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：