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公开(公告)号：CN111611080A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010443683.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及了一种边缘计算任务协同调度方法、系统、装置，旨在解决蚁群算法容易出现局部最优而不能很好地解决边缘环境下的资源利用率不高、虚拟机计算资源负载不均衡的问题。本发明包括：获取边缘计算任务的调度队列，并初始化相关参数；从蚁群算法中第一只蚂蚁开始，获取当前蚂蚁的可行解；若为最优可行解，则更新最优解和最短的任务最大完成时间；进行局部信息素更新，直至所有蚂蚁完成寻解；进行全局信息素更新，并迭代进行局部寻优，直至达到设定的迭代次数，获得全局最优可行解及对应的最短的任务最大完成时间。本发明进一步避免了蚁群算法过早陷入局部最优，保证了负载的均衡、任务的合理调度和资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN111611080B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010443683.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及了一种边缘计算任务协同调度方法、系统、装置，旨在解决蚁群算法容易出现局部最优而不能很好地解决边缘环境下的资源利用率不高、虚拟机计算资源负载不均衡的问题。本发明包括：获取边缘计算任务的调度队列，并初始化相关参数；从蚁群算法中第一只蚂蚁开始，获取当前蚂蚁的可行解；若为最优可行解，则更新最优解和最短的任务最大完成时间；进行局部信息素更新，直至所有蚂蚁完成寻解；进行全局信息素更新，并迭代进行局部寻优，直至达到设定的迭代次数，获得全局最优可行解及对应的最短的任务最大完成时间。本发明进一步避免了蚁群算法过早陷入局部最优，保证了负载的均衡、任务的合理调度和资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN111427679B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010220415.5
申请日：2020-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种面向边缘计算的计算任务调度方法、系统、装置，旨在进一步提高边缘侧计算任务处理的实时性并最大化的利用边缘侧的资源。本系统方法包括：各边缘节点获取待执行的计算任务，选取满足执行要求的任务进行处理，不满足作为第一任务卸载至边缘云；边缘云对第一任务进行排序并选取处理满足执行要求的第一任务，不满足作为第二任务；选取满足各第二任务执行要求的边缘节点并调度处理，不满足作为第三任务；将第三任务进行分割，分割后选取满足执行要求的边缘节点和/或边缘云和/或中心云并调度处理，否则处理失败。本发明通过云‑边‑端协同处理，合理利用边缘侧的资源，提高了计算任务调度处理的实时性。
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公开(公告)号：CN111427679A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010220415.5
申请日：2020-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种面向边缘计算的计算任务调度方法、系统、装置，旨在进一步提高边缘侧计算任务处理的实时性并最大化的利用边缘侧的资源。本系统方法包括：各边缘节点获取待执行的计算任务，选取满足执行要求的任务进行处理，不满足作为第一任务卸载至边缘云；边缘云对第一任务进行排序并选取处理满足执行要求的第一任务，不满足作为第二任务；选取满足各第二任务执行要求的边缘节点并调度处理，不满足作为第三任务；将第三任务进行分割，分割后选取满足执行要求的边缘节点和/或边缘云和/或中心云并调度处理，否则处理失败。本发明通过云-边-端协同处理，合理利用边缘侧的资源，提高了计算任务调度处理的实时性。
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