多目标边缘计算任务调度方法、装置、设备及介质

本申请涉及边缘计算任务调度与通信网络资源分配领域，尤其涉及一种多目标边缘计算任务调度方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、边缘计算场景下，任务通常采用本地、边缘节点与云端协同的卸载调度方式，以满足不同业务的计算与时延需求。

2、然而，现有调度方案多依赖规则策略、单一代理预测或传统进化搜索，难以在节点状态、链路条件和任务特征动态变化时同步兼顾时延、能耗与链路占用；同时，对异构任务的性能评估精度有限，且海量候选方案的逐一评估计算开销较高，影响调度实时性和稳定性。

3、因此，如何在动态边缘计算环境下提高异构任务的多目标协同调度能力，成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种多目标边缘计算任务调度方法、装置、设备及介质，以解决上述技术问题。该方法面向动态边缘计算环境下的任务卸载与资源协同分配需求，综合考虑待调度任务、候选执行节点以及任务与节点之间的网络关联状态，围绕服务时延、系统能耗和链路资源占用等多个优化目标，对当前调度周期内的任务分配决策进行联合建模、评估与优化，从而提升异构任务场景下的多目标协同调度能力。

2、第一方面，本申请提供一种多目标边缘计算任务调度方法，包括：

3、获取当前调度周期内每个待调度任务的任务属性信息、每个候选执行节点的节点状态信息以及待调度任务与候选执行节点之间的网络状态信息；

4、根据任务属性信息、节点状态信息和网络状态信息，构建对应的多目标优化模型，其中，多目标优化模型包含平均服务时延目标函数、系统总能耗目标函数、回程链路占用代价目标函数以及任务时延约束条件、节点排队稳定性约束条件；

5、根据每个待调度任务与每个候选执行节点的任务分配约束，生成初始候选调度方案集合，其中，初始候选调度方案集合中包含多个候选调度方案；

6、采用预构建的混合专家代理模型，对初始候选调度方案集合中的每个候选调度方案进行性能预测，得到预测性能结果；

7、根据预测性能结果对初始候选调度方案集合进行预筛选，得到优选候选方案子集；

8、根据多目标优化模型对优选候选方案子集进行真实性能评估与筛选，生成当前调度周期的目标调度决策。

9、第二方面，本申请提供一种多目标边缘计算任务调度装置，包括：

10、获取模块，用于获取当前调度周期内每个待调度任务的任务属性信息、每个候选执行节点的节点状态信息以及待调度任务与候选执行节点之间的网络状态信息；

11、构建模块，用于根据任务属性信息、节点状态信息和网络状态信息，构建对应的多目标优化模型，其中，多目标优化模型包含平均服务时延目标函数、系统总能耗目标函数、回程链路占用代价目标函数以及任务时延约束条件、节点排队稳定性约束条件；

12、第一生成模块，用于根据每个待调度任务与每个候选执行节点的任务分配约束，生成初始候选调度方案集合，其中，初始候选调度方案集合中包含多个候选调度方案；

13、预测模块，用于采用预构建的混合专家代理模型，对初始候选调度方案集合中的每个候选调度方案进行性能预测，得到预测性能结果；

14、筛选模块，用于根据预测性能结果对初始候选调度方案集合进行预筛选，得到优选候选方案子集；

15、第二生成模块，用于根据多目标优化模型对优选候选方案子集进行真实性能评估与筛选，生成当前调度周期的目标调度决策。

16、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器，处理器；

17、存储器存储计算机执行指令；

18、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得处理器执行如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

19、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

20、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

21、本申请提供的一种多目标边缘计算任务调度方法、装置、设备及介质，通过获取当前调度周期内每个待调度任务的任务属性信息、每个候选执行节点的节点状态信息以及待调度任务与候选执行节点之间的网络状态信息，并据此构建包含平均服务时延目标函数、系统总能耗目标函数、回程链路占用代价目标函数以及相应约束条件的多目标优化模型，结合任务分配约束生成初始候选调度方案集合，利用预构建的混合专家代理模型对候选调度方案进行性能预测和预筛选，再根据多目标优化模型对优选候选方案子集进行真实性能评估与筛选，能够在动态边缘计算环境下兼顾时延、能耗与链路占用的联合优化，并降低海量候选方案逐一精确评估带来的计算开销，进而整体提高了异构任务的多目标协同调度能力。

1.一种多目标边缘计算任务调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务属性信息、所述节点状态信息和所述网络状态信息，并引入任务时延约束与节点排队稳定性约束，构建对应的多目标优化模型，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预构建的混合专家代理模型，对所述初始候选调度方案集合中的每个所述候选调度方案进行性能预测，得到预测性能结果，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测性能结果对所述初始候选调度方案集合进行预筛选，得到优选候选方案子集，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多目标优化模型对所述优选候选方案子集进行真实性能评估与筛选，生成所述当前调度周期的目标调度决策，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述候选方案扩展，包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述混合专家代理模型通过以下步骤构建：

8.一种多目标边缘计算任务调度装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。