一种云边协同任务调度方法及装置

1.一种云边协同任务调度方法，应用于云边协同系统，所述云边协同系统中包括云中心、至少一个边缘节点、至少一个终端节点，其特征在于，所述方法包括：确定各终端节点的待处理任务，以及各待处理任务的业务优先级；分别确定各待处理任务卸载至各边缘节点的第一计算总时延和第一卸载代价， 以及卸载至云中心的第二计算总时延和第二卸载代价；根据各待处理任务的业务优先级、卸载至各边缘节点所对应的第一计算总时延、卸载至各边缘节点所对应的第一卸载代价、第二计算总时延、第二卸载代价建立优化目标；求解所述优化目标，得到各待处理任务的调度方案；按照所述调度方案将各待处理任务分别分配至对应的边缘节点或云中心；根据各待处理任务的业务优先级、卸载至各边缘节点所对应的第一计算总时延、卸载至各边缘节点所对应的第一卸载代价、第二计算总时延、第二卸载代价建立优化目标，包括：根据将各待处理任务卸载至各边缘节点所对应的第一总时延，以及卸载至所述云中心的第二总时延建立时延优化子目标；根据将各待处理任务卸载至各边缘节点所对应的第一卸载代价，以及卸载至所述云中心的第二卸载代价建立卸载代价优化子目标；根据所述各待处理任务的业务优先级确定时延优化子目标权重，根据所述时延优化子目标权重对所述时延优化子目标和所述卸载代价优化子目标进行综合评估，得到所述优化目标；优化目标为： 、 、 、 分别代表单个待执行任务选择不同卸载路径时，时延和代价的最小值、最大值； 约束表示待处理任务只能选择在云中心或者边缘节点卸载； 和 约束表示待处理任务都能完成卸载并且卸载在包括云中心在内的唯一计算节点上执行。 2.根据权利要求1所述的云边协同任务调度方法，其特征在于，根据所述时延优化子目标权重对标准归一化处理后的时延优化子目标和标准归一化处理后的卸载代价优化子目标进行综合评估，得到所述优化目标。 3.根据权利要求1所述的云边协同任务调度方法，其特征在于，求解所述优化目标，得到各待处理任务的调度方案的步骤，包括：将所述云中心和各边缘节点确定为栖息地，初始化各栖息地与待处理任务的对应关系，一个栖息地对应一个或多个待处理任务；根据目标函数计算栖息地对应的各待处理任务的栖息地适用指数；所述目标函数根据所述优化目标确定，用于计算待处理任务卸载至任一边缘节点或云中心时的总代价，将所述总代价确定为所述待处理任务在边缘节点或云中心对应的栖息地中的栖息地适用指数；对于每一个栖息地，按照所述栖息地适用指数对所述栖息地对应的各待处理任务进行排序，根据排序结果将所述栖息地对应的待处理任务分为非支配集和支配集，所述非支配集中待处理任务的栖息地适用指数大于所述支配集中待处理任务的栖息地适用指数；根据各栖息地的迁入率和迁出率确定待迁入栖息地和待迁出栖息地，将待迁出栖息地的支配集中的一个或多个待处理任务随机迁入待迁入栖息地中，并计算执行迁移操作后各栖息地对应的各待处理任务的栖息地适用指数；根据各栖息地的变异率确定待变异栖息地，对待变异栖息地执行变异操作，并计算变异操作后各栖息地对应的各待处理任务的栖息地适用指数；若当前迭代结果不满足预设条件，对于每一个栖息地，按照栖息地适用指数对所述栖息地对应的各待处理任务进行排序，根据排序结果更新非支配集和支配集，返回所述根据各栖息地的迁入率和迁出率确定对栖息地对应的支配集中的一个或多个待处理任务执行迁移操作的步骤，直到当前迭代结果满足预设条件，将当前各栖息地与待处理任务的对应关系确定为各待处理任务的调度方案。 4.根据权利要求3所述的云边协同任务调度方法，其特征在于，初始化各栖息地与待处理任务的对应关系，包括：若待处理任务的密集程度大于预设值，所述待处理任务所属的栖息地与所述云中心对应。 5.根据权利要求3所述的云边协同任务调度方法，其特征在于，根据各栖息地的迁出率计算各栖息地的动态选择概率，结合所述动态选择概率确定待迁出栖息地；通过如下公式计算所述动态选择概率： ， ，其中， 和 分别表示栖息地 和 的迁出率， 为当前迭代次数， 为迭代截止次数。 6.根据权利要求3所述的云边协同任务调度方法，其特征在于，通过自适应Lévy变异算子计算各栖息地的变异率： ， ，其中， 表示第i个栖息地的SIV值， 用于控制曲线形状； 为比例因子； 表示每个适应度指数变量向量根据Lévy分布生成一个随机数； 表示高斯分布将以大概率分布在0.5附近。 7.一种云边协同任务调度装置，应用于云边协同系统，所述云边协同系统中包括云中心、至少一个边缘节点、至少一个终端节点，其特征在于，所述装置包括：业务优先级确定模块，用于确定各终端节点的待处理任务，以及各待处理任务的业务优先级；代价计算模块，用于分别确定各待处理任务卸载至各边缘节点的第一计算总时延和第一卸载代价， 以及卸载至云中心的第二计算总时延和第二卸载代价；优化目标建立模块，用于根据各待处理任务的业务优先级、卸载至各边缘节点所对应的第一计算总时延、卸载至各边缘节点所对应的第一卸载代价、第二计算总时延、第二卸载代价建立优化目标；优化目标求解模块，用于求解所述优化目标，得到各待处理任务的调度方案；任务调度模块，用于按照所述调度方案将各待处理任务分别分配至对应的边缘节点或云中心；根据各待处理任务的业务优先级、卸载至各边缘节点所对应的第一计算总时延、卸载至各边缘节点所对应的第一卸载代价、第二计算总时延、第二卸载代价建立优化目标，包括：根据将各待处理任务卸载至各边缘节点所对应的第一总时延，以及卸载至所述云中心的第二总时延建立时延优化子目标；根据将各待处理任务卸载至各边缘节点所对应的第一卸载代价，以及卸载至所述云中心的第二卸载代价建立卸载代价优化子目标；根据所述各待处理任务的业务优先级确定时延优化子目标权重，根据所述时延优化子目标权重对所述时延优化子目标和所述卸载代价优化子目标进行综合评估，得到所述优化目标；优化目标为： 、 、 、 分别代表单个待执行任务选择不同卸载路径时，时延和代价的最小值、最大值； 约束表示待处理任务只能选择在云中心或者边缘节点卸载； 和 约束表示待处理任务都能完成卸载并且卸载在包括云中心在内的唯一计算节点上执行。 8.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，从而执行如权利要求1-6中任一项所述的云边协同任务调度方法。 9.一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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的云边协同任务调度方法。