(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210967839.7 (22)申请日 2022.08.12 (71)申请人 福建师范大学 地址 350000 福建省福州市闽侯县上街 镇 大学城福建师 范大学科技处 (72)发明人 林兵　向鹏　 (74)专利代理 机构 福州市博深专利事务所(普 通合伙) 35214 专利代理师 唐燕玲 (51)Int.Cl. G06F 9/48(2006.01) G06F 9/50(2006.01) G06F 9/455(2006.01) G06N 3/12(2006.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种多vCPU设备环境中的工作流调度方法 及终端 (57)摘要 本发明公开了一种多vCPU设备环境中的工 作流调度方法及终端， 先将所有工作流的任务进 行整体合并， 生成包含所有任务的调度顺序表， 接着将调度顺序表的所有任务按照预设个数为 一组进行拆分并将每组任务作为一个子工作流； 然后阶段性调用容器伸缩方案和带遗传算子的 自适应离散粒子群优化算法依次计算每个子工 作流的最佳调度方案； 最后整合所有子工作流的 最佳调度方案， 得到最终调度方案。 本发明使得 来自不同的工作流的任务可以共享同一个设备 上的容器资源， 并在计算最佳调度方案时使用容 器伸缩方案和带遗传算子的自适应离散粒子群 优化算法， 对容器进行复用并解决资源争用问 题， 优化工作流的平均完成时间。 权利要求书2页 说明书14页 附图3页 CN 115328630 A 2022.11.11 CN 115328630 A 1.一种多vCPU设备环境中的工作流调度方法， 其特 征在于， 包括 步骤： S1、 将所有工作流的任务进行整体合并， 生成包 含所有所述任务的调度顺序表； S2、 将所述调度顺序表的所有所述任务按照预设个数为一组进行拆分并将每组所述任 务作为一个子工作流； S3、 阶段性调用容器伸缩方案和带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法依次计算每 个所述子 工作流的最佳调度方案； S4、 整合所有所述子 工作流的所述 最佳调度方案， 得到最终调度方案 。 2.根据权利要求1所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度 方法， 其特征在于， 所述 步骤S1具体为： S11、 计算每 个所述工作流中的每 个所述任务的最晚开始时刻； S12、 根据所述 最晚开始时刻， 对所有所述任务进行排序， 得到所述调度顺序表。 3.根据权利要求1所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度 方法， 其特征在于， 所述 步骤S2之后以及所述 步骤S3之前还 包括： 计算每个所述子 工作流的子成本约束； 所述步骤S3还 包括： 在计算得到所述子工作流对应的所述最佳调度方案时判断所述最佳调度方案的租赁 虚拟机资源所耗费的成本是否超过对应的所述子成本约束， 若是， 则重新计算所述最佳调 度方案。 4.根据权利要求1所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度 方法， 其特征在于， 所述 步骤S3还 包括： 在依次计算每个所述子工作流的最佳调度方案时， 根据当前计算出的一个所述子工作 流的所述 最佳调度方案中的设备资源使用情况 更新下一个所述子 工作流的初始设备资源； 所述步骤S3之后以及所述 步骤S4之前还 包括： 将所有所述子工作流的个体最优粒子作为初始粒子群， 对所述初始粒子群使用所述带 遗传算子的自适应离 散粒子群优化 算法计算得到整体调度方案； 所述步骤S4还 包括： 利用所述整体调度方案优化所述 最终调度方案 。 5.根据权利要求1所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度 方法， 其特征在于， 所述 容器伸缩方案具体包括： 根据当前资源情况在指定设备中选择旧容器或生成新容器去运行所述子工作流的所 述任务， 并更新所述指定设备和对应的容器的各项属性； 所述选择旧容器或生成新 容器具体包括： 判断是否存在旧容器的当前最早空闲时刻早于所述任务的理论最早运行时刻或当前 最早空闲时刻早于所述指定设备的当前最早空闲时刻加上容器初始化时间的总时刻， 若 是， 则选择 所述旧容器， 否则生成新 容器。 6.一种多vCPU设备环境中的工作流调度终端， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上 并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现 以下步骤： S1、 将所有工作流的任务进行整体合并， 生成包 含所有所述任务的调度顺序表；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115328630 A 2S2、 将所述调度顺序表的所有所述任务按照预设个数为一组进行拆分并将每组所述任 务作为一个子工作流； S3、 阶段性调用容器伸缩方案和带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法依次计算每 个所述子 工作流的最佳调度方案； S4、 整合所有所述子 工作流的所述 最佳调度方案， 得到最终调度方案 。 7.根据权利要求6所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度终端， 其特征在于， 所述 步骤S1具体为： S11、 计算每 个所述工作流中的每 个所述任务的最晚开始时刻； S12、 根据所述 最晚开始时刻， 对所有所述任务进行排序， 得到所述调度顺序表。 8.根据权利要求6所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度终端， 其特征在于， 所述 步骤S2之后以及所述 步骤S3之前还 包括： 计算每个所述子 工作流的子成本约束； 所述步骤S3还 包括： 在计算得到所述子工作流对应的所述最佳调度方案时判断所述最佳调度方案的租赁 虚拟机资源所耗费的成本是否超过对应的所述子成本约束， 若是， 则重新计算所述最佳调 度方案。 9.根据权利要求6所述的一种 多vCPU设备环境中的工作流调度终端， 其特征在于， 所述 步骤S3还 包括： 在依次计算每个所述子工作流的最佳调度方案时， 根据当前计算出的一个所述子工作 流的所述 最佳调度方案中的设备资源使用情况 更新下一个所述子 工作流的初始设备资源； 所述步骤S3之后以及所述 步骤S4之前还 包括： 将所有所述子工作流的个体最优粒子作为初始粒子群， 对所述初始粒子群使用所述带 遗传算子的自适应离 散粒子群优化 算法计算得到整体调度方案； 所述步骤S4还 包括： 利用所述整体调度方案优化所述 最终调度方案 。 10.根据权利要求6所述的一种多vCPU设备环境中的工作流调度终端， 其特征在于， 所 述容器伸缩方案具体包括： 根据当前资源情况在指定设备中选择旧容器或生成新容器去运行所述子工作流的所 述任务， 并更新所述指定设备和对应的容器的各项属性； 所述选择旧容器或生成新 容器具体包括： 判断是否存在旧容器的当前最早空闲时刻早于所述任务的理论最早运行时刻或当前 最早空闲时刻早于所述指定设备的当前最早空闲时刻加上容器初始化时间的总时刻， 若 是， 则选择 所述旧容器， 否则生成新 容器。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115328630 A 3