基于人工智能的资源调度优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于人工智能的资源调度优化方法及系统，涉及数据处理领域。所述方法包括：获取待办订单信息；建立订单‑资源需求列表；对所有待办订单按照资源需求关系进行聚类，构建多资源调度关联订单；提取目标资源信息、调度争议信息，构建评价函数；合并所述多资源调度关联订单的约束需求，构建优化空间，对所述目标资源信息的调度关系进行迭代优化，获得资源调度信息。解决了现有技术中由于数据冗杂，导致数据质量不高，人工智能算法受到数据集大小和模型复杂度的影响，难以满足实时性的要求的技术问题，通过对资源调度进行优化，实现对资源的更加合理的分配利用和对系统资源的动态调整，从而提高资源的利用效率，降低资源浪费的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，具体为基于人工智能的资源调度优化方法及系统。

技术介绍

1、随着信息技术的飞速发展，各类资源的调度和管理变得越来越复杂。传统的资源调度方法往往依赖于人工经验和固定规则，无法满足现代复杂系统对资源调度的高效率、高准确性和高灵活性的要求。因此，基于人工智能的资源调度优化技术应运而生。

2、人工智能技术，特别是机器学习、深度学习等方法，可以通过对大量历史数据的分析和学习，自动发现资源调度的规律和模式，从而实现对资源的智能调度和优化。这种方法可以大大提高资源调度的效率和准确性，降低人工干预的成本，满足现代复杂系统对资源调度的需求。

3、综上所述，现有技术中由于数据冗杂，导致数据质量不高，人工智能算法受到数据集大小和模型复杂度的影响，难以满足实时性的要求的技术问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供基于人工智能的资源调度优化方法及系统，能够解决了现有技术中由于数据冗杂，导致数据质量不高，人工智能算法受到数据集大小和模型复杂度的影响，难以满足实时性的要求的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能的资源调度优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所有订单目标资源信息的评价函数关系及对应订单评价权值进行组合，构建所述评价函数，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述多资源调度关联订单的流程跟踪模块，按照订单的工艺流程进行进度解析，定位所述目标资源信息的进度约束需求量，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述评价函数合并所述多资源调度关联订单的约束需求，构建优化空间，包括：

5.基于人工智能的资源调度优化系统，其特征在于，所述系统包括：

【技术特征摘要】

1.基于人工智能的资源调度优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所有订单目标资源信息的评价函数关系及对应订单评价权值进行组合，构建所述评价函数，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述多资源调度关联订单的流程...

【专利技术属性】
技术研发人员：张倩倩，
申请(专利权)人：迈思诚大连信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：