CN109996247B - 网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质，通过基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷，之后采用第一优化算法计算与下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源，再根据该下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点，其中，所述神经网络预测模型是根据历史记录的资源调配周期、场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的，从而充分利用了两个资源调配周期之间的时间进行负荷预测和资源预调配，有效提高了资源调配效率，实现了网络化资源的有效应用。

Description

网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及资源管理技术领域，特别涉及一种网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着部队装备体系和信息化建设的开展，各类侦察、干扰、探测等装备的数量、种类、功能不断增多，需要调配的资源越来越复杂，面向的任务也越来越复杂，因此，对各类资源的网络化动态调配已成为资源管理的必然发展趋势。
现有的对各类资源的网络化动态调配方法有多种：
一种方法中，是利用移动性管理平台向群组终端发送各业务对应的业务调用请求，并在响应各业务调用请求的终端中确定各业务的业务中心点，各业务中心点根据响应的业务调用请求配置终端环境，将配置的终端环境信息上传给移动性管理平台。如此，在多业务情况下，移动性管理平台能够根据业务的不同选择不同的终端为业务中心点，从而提高了网络资源的利用效率。缺点为：该方案仅根据当前各终端的业务调用请求配置终端资源，当任务节点数量巨大，任务动态变化时，网络化资源管理系统面对复杂的资源调配问题需要较长时间求解，降低了资源调配的实时性和配置效率，且可能造成管理瘫痪，难以应对多时变任务中网络化资源的调配，降低了战场资源的保障能力。
另一种方法中，采用了两级调度优化模块，具体为分别采用不同的仿生智能算法对一级调度模块和二级调度模块的资源调度分配进行优化，为云端虚拟机负载均衡提供静态与动态全局最优解，从而获得最优的调度方案。而该方案仍是针对当前业务请求的一次规划，虽然通过一级优化模块对任务和虚拟资源建立初步映射，增强了面向大量任务的资源调配能力，但面对任务需求动态变化的能力仍不足，在多时变任务中，网络化资源调配的配置效率仍较低。
因此，现有的网络化资源的调配方案对于多时变任务中的资源调配均存在配置效率较低的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质，从而克服现有的网络化资源的调配方案对于多时变任务中的资源调配效率较低的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种网络化资源调配方法，包括：
基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷；
采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源；
根据所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点；
其中，所述神经网络预测模型是根据历史资源调配周期所记录的场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的。
在一种可能的实现方式中，在本发明实施例提供的上述方法中，所述采用第一优化算法计算所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源之后，还包括：
获取下一资源调配周期各项任务的实际负荷；
判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷；
若存在某项任务的预调配资源不满足对应的实际负荷，则将该项任务放入待调配任务中，并将该项任务的预调配资源放入待调配资源中；
采用第二优化算法对所述待调配任务和所述待调配资源进行局部优化调整计算，获得所述下一资源调配周期各项任务对应的优化后的预调配资源；
根据所述优化后的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
在一种可能的实现方式中，在本发明实施例提供的上述方法中，所述判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷，具体包括：
计算与所述下一资源调配周期各项任务的实际负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量；
判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源与所述下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量的差值是否在预设容许偏差内。
在一种可能的实现方式中，在本发明实施例提供的上述方法中，还包括：
经过一个或多个资源调配周期后，根据每个资源调配周期中各项任务的预测负荷与实际负荷，对所述神经网络预测模型的参数进行修正。
第二方面，本发明实施例提供了一种网络化资源调配装置，包括：
获取模块，基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷；
计算模块，用于采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源；
接入模块，用于根据所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点；
其中，所述神经网络预测模型是根据历史资源调配周期所记录的场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的。
在一种可能的实现方式中，在本发明实施例提供的上述装置中，
所述获取模块，还用于在所述计算模块采用第一优化算法计算所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源之后，获取下一资源调配周期各项任务的实际负荷；
判断模块，用于判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷；若存在某项任务的预调配资源不满足对应的实际负荷，则将该项任务放入待调配任务中，并将该项任务的预调配资源放入待调配资源中；
所述计算模块，还用于采用第二优化算法对所述待调配任务和所述待调配资源进行局部优化调整计算，获得所述下一资源调配周期各项任务对应的优化后的预调配资源；
所述接入模块，还用于根据所述优化后的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
在一种可能的实现方式中，在本发明实施例提供的上述装置中，所述判断模块包括：
计算单元，用于计算与所述下一资源调配周期各项任务的实际负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量；
判断单元，用于判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源与所述下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量的差值是否在预设容许偏差内。
在一种可能的实现方式中，在本发明实施例提供的上述装置中，还包括：
修正模块，用于经过一个或多个资源调配周期后，根据每个资源调配周期中各项任务的预测负荷与实际负荷，对所述神经网络预测模型的参数进行修正。
第三方面，本发明实施例提供了一种网络化资源调配设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
其中，所述处理器执行所述存储器中的计算机程序，以实现上述第一方面中所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述第一方面中所述的方法。
与现有技术相比，本发明提供的网络化资源调配方法、装置、设备及存储介质，在网络化系统的多时变任务处理中，通过基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷，之后采用第一优化算法计算与下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源，再根据该下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点，其中，所述神经网络预测模型是根据历史记录的资源调配周期、场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的，从而充分利用了两个资源调配周期之间的时间进行负荷预测和资源预调配，有效提高了资源调配效率，实现了网络化资源的有效应用。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的网络化资源调配方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一提供的Elman神经网络结构示意图；
图3是本发明实施例一提供的粒子群优化算法的流程示意图；
图4是本发明实施例二提供的网络化资源调配方法的流程示意图；
图5是本发明实施例二提供的对Elman神经网络进行权值修正的流程示意图；
图6是本发明实施例三提供的网络化资源调配装置的结构示意图；
图7是本发明实施例四提供的网络化资源调配装置的结构示意图；
图8为本发明实施例五提供的网络化资源调配设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的网络化资源调配方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤S101～S103：
S101、基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷。
其中，所述神经网络预测模型是根据历史资源调配周期所记录的场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的。
其中，场景态势数据是例如战场全方位信息。各项任务负荷是针对相应的场景态势数据分配的各项任务负荷。针对各项任务负荷，资源调配从开始到结束为一资源调配周期。
实际应用中，本实施例的执行主体可以为网络化资源调配装置，该网络化资源调配装置可以通过虚拟装置实现，例如软件代码，也可以通过写入有相关执行代码的实体装置实现，例如U盘，再或者，也可以通过集成有相关执行代码的实体装置实现，例如，芯片、资源调配系统等。
结合实际场景进行示例：以本实施例的执行主体为资源调配系统为例，实际应用中，资源调配系统面向m类任务，在资源调配周期t，资源调配系统任务负荷为
Figure GDA0002054472770000061
每类任务数量为Mi(i＝1,2,…,m)。可调配类资源n类，每类资源数量Ni(i＝1,2,…,n)，各类资源数量的集合N＝{N1,N2,...,Nn}。第i类资源分布于oi个执行节点，各执行节点资源数量集合
Figure GDA0002054472770000062
第j类任务对n种资源的需求分别为Qj＝[Qj1,Qj2,...,Qjn]，也即配给第j类任务的资源满足Qj，该任务可完成。
为实现各类资源的网络化和按照任务需求进行动态调配，可以采用统一语言对网络中各执行节点资源的属性、功能、状态、使用成本和调配机制等进行封装，形成通用资源内核，为资源调配过程中的描述、浏览、查找、选择、组合等提供统一概念。其中，一个通用资源内核(Unified Kernel of Resource，UKR)可由一个十元组来描述：UKR＝(Class，ID，Static proporty，Dynamic proporty，Function，Capability，Cost，Port，Calling mode，Limitation)。其中，Class为资源类别，例如战场上的探测资源、干扰资源、战场资源、攻击资源等；ID为该资源在网络化调配中的唯一标识；Static proporty表示资源的静态属性，包括资源的固有特性参数，以及在使用和调用过程中不变的特性参数；Dynamicproporty为资源的动态属性，表示资源随时间和任务动态变化的参数特性；Function标识该资源所具有的功能；Capability描述了资源在Function所标识的功能方面的能力；Cost为调用各类任务该资源的所需费用，用于优化资源调配中，使完成当前任务消耗的总费用最小；Port描述了资源的接口和输入输出方式；Calling mode为资源的调用方式，包括完全可调用或部分可调用，已占用等；Limitation为该资源的使用限制，如探测资源的频率覆盖范围等。
在通用资源内核构建完成后，对任务类别、任务参数进行初始化，对所有待调配资源的静态属性、动态属性、能力、费用、使用限制等参数进行初始化。对各项数据进行初始化之后，在进行上述步骤S101之前，需要对神经网络预测模型进行训练，该神经网络可以是Elman神经网络、向量机(Support Vector Machine，SVM)、概率神经网络、学习向量化(Learning Vector Quantization，LVQ)神经网络、小波神经网络、模糊神经网络、灰度神经网络等可用于数据预测的神经网络，本申请对此不做限定。本实施例中采用Elman神经网络。
本实施例中的Elman神经网络具有四层结构，如图2所示，Elman神经网络包含输入层、隐含层、承接层和输出层，并基于历史记录的资源调配周期、场景态势数据和各项任务负荷为训练集对神经网络进行初始化和初步训练，具体过程采用现有方法，在此不再赘述。如图2所示，该神经网络的输入层起信号传输作用，在资源调配周期t，场景态势数据对应的描述向量为
Figure GDA0002054472770000071
则该神经网络的输入参数为资源调配周期t和态势描述向量Kt组成的增广向量Ut，输入层总数为k+1。隐含层的传递函数采用非线性函数，如S函数。承接层为上下文层或状态层，用于记忆隐含层迁移时刻的输出值并返回给网络输入。输出层为下一资源调配周期t+1各项任务的预测负荷
Figure GDA0002054472770000072
因此输出层数量为m。
Elman神经网络的非线性状态空间表达式如下：
Figure GDA0002054472770000073
式中：Mt+1为输出层输出的m维矢量，xt为p维隐含层节点输出矢量，Ut为k+1维输入矢量，
Figure GDA0002054472770000074
为p维反馈状态矢量，ω3为隐含层到输出层连接权值，ω2为输入层到隐含层连接权值，ω1为承接层到隐含层的连接权值。g(*)为输出神经元传递函数，是隐含层输出的线性组合，f(*)为隐含层神经元传递函数。
Elman神经网络的特点是隐含层的输出通过承接层的延迟与存储，自联到隐含层的输入。这种自联方式使得Elman神经网络对历史状态的数据具有敏感性，内部反馈网络的加入增加了网络本身处理动态信息的能力，从而达到动态建模的目的。此外，Elman神经网络能够以任意精度逼近任意非线性映射，可不考虑外部噪声对系统影响的具体形式，仅需系统的输入输出数据即可对系统进行建模。
为充分利用两次资源调配周期之间的空闲时间，提高资源调配效率，在完成神经网络预测模型的构建、初始化和初步训练后，在将资源调配周期t的调配资源Dt接入各任务负荷后，输入资源调配周期t和场景态势数据对应的描述向量Kt组成的增广向量Ut，预测出下一资源调配周期t+1的各项任务的预测负荷
Figure GDA0002054472770000081
S102、采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源。
具体的，第一优化算法可以为：粒子群优化算法、遗传算法、蚁群算法、进化算法、模拟退火算法等其它优化算法及其改进算法，本申请在此不做限定。本实施例采用粒子群优化算法进行示例。在获得下一资源调配周期t+1的各项任务的预测负荷
Figure GDA0002054472770000082
后，通过粒子群算法计算与
Figure GDA0002054472770000083
相对应的下一资源调配周期t+1各项任务的预调配资源。具体的，通过粒子群算法优化得到预调配资源
Figure GDA0002054472770000084
其中，第i项任务的资源分配为
Figure GDA0002054472770000085
即对系统中n类网络化资源的调配决策，最终优化的目标为针对资源调配周期t+1的任务负荷，优化得到资源分配策略Dt+1，使得各类资源的调配不超出资源总量，满足各项任务的资源需求，以及满足其它和具体任务相关的等式约束(h(Q,Dt+1)＝0)和不等式约束(w(Q,Dt+1)≤0)。
相应的计算公式如下：
Figure GDA0002054472770000086
Figure GDA0002054472770000087
粒子群优化算法的流程如图3所示，该算法采用一群粒子在解空间中运动以寻找全局最优解，粒子运动状态的更新同时考虑自身的最优位置(认知属性)和全局最优位置(社会属性)，因而能够同时兼顾最优解搜索的广度与深度，该算法中解的优化性会随着迭代次数的增加而得到提高。
具体的，例如在第j+1次迭代中，粒子i的速度vi(j+1)和位置pi(j+1)按照下式更新：
Figure GDA0002054472770000091
pi(j+1)＝pi(j)+vi(j+1) i＝1…N
Figure GDA0002054472770000092
其中，N表示粒子数目，pBesti(j)表示粒子i在前j次迭代中找到的最优解，gBest为全局最优解，ω为惯性权重，
Figure GDA0002054472770000093
和
Figure GDA0002054472770000094
分别表示认知比率和社会比率，rand为0和1之间的均匀分布随机数，IterMax为最大迭代次数。
S103、根据所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
具体的，根据步骤S102中得到下一资源调配周期各项任务的预调配资源
Figure GDA0002054472770000095
将网络化资源接入各项任务的执行节点。
本实施例提供的网络化资源调配方法，在网络化系统的多时变任务处理中，通过基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷，之后采用第一优化算法计算与下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源，再根据该下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点，其中，所述神经网络预测模型是根据历史记录的资源调配周期、场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的，从而充分利用了两个资源调配周期之间的时间进行负荷预测和资源预调配，有效提高了资源调配效率，实现了网络化资源的有效应用。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的网络化资源调配方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括以下步骤S201～S207：
S201、基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷。
S202、采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源。
其中，S201、S202分别与上述实施例中的S101、S102相同，具体请参照实施例一中的解释说明，在本实施例中不再赘述。
S203、获取下一资源调配周期各项任务的实际负荷。
具体的，资源调配系统可以根据例如探测设备获取下一资源调配周期的场景态势数据，根据该场景态势数据获取下一资源调配周期t+1各项任务的实际负荷
Figure GDA0002054472770000101
S204、判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷。
上述判断是否满足对应的实际负荷的方法可以有多种，本实施例中，优选的，步骤S204具体可以包括：
S204a、计算与所述下一资源调配周期各项任务的实际负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量。
S204b、判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源与所述下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量的差值是否在预设容许偏差内。
具体的，例如第j类任务对n种资源的需求分别为Qj＝[Qj1,Qj2,...,Qjn]，而预设容许偏差为ΔQj＝[ΔQj1,ΔQj2,...,ΔQjn]，也即配给第j类任务的资源若在Qj±ΔQj的范围内，则该任务仍可完成。
S205、若存在某项任务的预调配资源不满足对应的实际负荷，则将该项任务放入待调配任务中，并将该项任务的预调配资源放入待调配资源中。
S206、采用第二优化算法对所述待调配任务和所述待调配资源进行局部优化调整计算，获得所述下一资源调配周期各项任务对应的优化后的预调配资源。
具体的，第二优化算法可以为：粒子群优化算法、遗传算法、蚁群算法、进化算法、模拟退火算法等其它优化算法及其改进算法，其可以与第一优化算法相同，也可以不相同，本申请在此不做限定。本实施例采用粒子群优化算法，具体优化过程与实施例一相同，在此不再赘述。
S207、根据所述优化后的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
本实施例提供的网络化资源调配方法，充分利用了两个资源调配周期之间的时间进行负荷预测和资源预调配，并根据实际任务运行情况对预调配资源进行局部调整，从而有效提高了资源调配效率和对多时变动态任务的应对能力，实现了网络化资源的有效应用。
在上述任一实施例的基础上，另一个实施例提供的网络化资源调配方法中，还可以包括以下步骤：
S301、经过一个或多个资源调配周期后，根据每个资源调配周期中各项任务的预测负荷与实际负荷，对所述神经网络预测模型的参数进行修正。
实际应用中，每个资源调配周期之后，对得到的各项任务的预测负荷与对应的实际负荷进行评价并存储在历史数据库中。经过R个资源调配周期后，基于历史数据库中记录的各项任务的预测负荷
Figure GDA0002054472770000111
与实际负荷Mt，t＝1,2,…R，对神经网络预测模型进行更新。例如，对Elman神经网络采用误差后向传播(Back Propagation，BP)算法进行权值修正，具体的对Elman神经网络进行权值修正的流程如图5所示，其中，学习指标函数采用如下误差平方和函数：
Figure GDA0002054472770000112
本实施例中，通过历史数据周期性地对神经网络预测模型的参数进行修正，提高了其对任务负荷预测的准确性，进一步提高了资源预调配的准确性，从而有效提高了资源调配效率和对多时变动态任务的应对能力，实现了网络化资源的有效应用。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
实施例三
图6为本发明实施例三提供的网络化资源调配装置的结构示意图，如图6所示，该装置可以包括：
获取模块610，基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷；
计算模块620，用于采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源；
接入模块630，用于根据所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点；
其中，所述神经网络预测模型是根据历史资源调配周期所记录的场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的。
本实施例提供的网络化资源调配装置，在网络化系统的多时变任务处理中，通过基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷，之后采用第一优化算法计算与下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源，再根据该下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点，其中，所述神经网络预测模型是根据历史记录的资源调配周期、场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的，从而充分利用了两个资源调配周期之间的时间进行负荷预测和资源预调配，有效提高了资源调配效率，实现了网络化资源的有效应用。
实施例四
图7为本发明实施例四提供的网络化资源调配装置的结构示意图，如图7所示，在上述实施例三的基础上，该装置中还包括：
所述获取模块610，还用于在所述计算模块620采用第一优化算法计算所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源之后，获取下一资源调配周期各项任务的实际负荷；
判断模块710，用于判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷；若存在某项任务的预调配资源不满足对应的实际负荷，则将该项任务放入待调配任务中，并将该项任务的预调配资源放入待调配资源中；
所述计算模块620，还用于采用第二优化算法对所述待调配任务和所述待调配资源进行局部优化调整计算，获得所述下一资源调配周期各项任务对应的优化后的预调配资源；
所述接入模块630，还用于根据所述优化后的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
优选的，所述判断模块710可以包括：
计算单元711，用于计算与所述下一资源调配周期各项任务的实际负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量；
判断单元712，用于判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源与所述下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量的差值是否在预设容许偏差内。
本实施例提供的网络化资源调配装置，充分利用了两个资源调配周期之间的时间进行负荷预测和资源预调配，并根据实际任务运行情况对预调配资源进行局部调整，从而有效提高了资源调配效率和对多时变动态任务的应对能力，实现了网络化资源的有效应用。
优选的，上述各实施例提供的装置还可以包括：
修正模块720，用于经过一个或多个资源调配周期后，根据每个资源调配周期中各项任务的预测负荷与实际负荷，对所述神经网络预测模型的参数进行修正。
本实施例中，通过历史数据周期性地对神经网络预测模型的参数进行修正，提高了其对任务负荷预测的准确性，进一步提高了资源预调配的准确性，从而有效提高了资源调配效率和对多时变动态任务的应对能力，实现了网络化资源的有效应用。
实施例五
图8为本发明实施例五提供的网络化资源调配设备的结构示意图，如图8所示，该设备包括：存储器801和处理器802；
存储器801，用于存储计算机程序；
其中，处理器802执行存储器801中的计算机程序，以实现如上所述各方法实施例所提供的方法。
本发明实施例六提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现如上所述各方法实施例所提供的方法。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (8)

1.一种网络化资源调配方法，其特征在于，包括：
基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷；
采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源；
根据所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点；
经过一个或多个资源调配周期后，根据每个资源调配周期中各项任务的预测负荷与实际负荷，对所述神经网络预测模型的参数进行修正；
其中，所述神经网络预测模型是根据历史资源调配周期所记录的场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第一优化算法计算所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源之后，还包括：
获取下一资源调配周期各项任务的实际负荷；
判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷；
若存在某项任务的预调配资源不满足对应的实际负荷，则将该项任务放入待调配任务中，并将该项任务的预调配资源放入待调配资源中；
采用第二优化算法对所述待调配任务和所述待调配资源进行局部优化调整计算，获得所述下一资源调配周期各项任务对应的优化后的预调配资源；
根据所述优化后的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷，具体包括：
计算与所述下一资源调配周期各项任务的实际负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量；
判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源与所述下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量的差值是否在预设容许偏差内。
4.一种网络化资源调配装置，其特征在于，包括：
获取模块，基于当前资源调配周期的场景态势数据以及各项任务负荷，根据神经网络预测模型获取下一资源调配周期各项任务的预测负荷；
计算模块，用于采用第一优化算法计算与所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源；
接入模块，用于根据所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点；
修正模块，用于经过一个或多个资源调配周期后，根据每个资源调配周期中各项任务的预测负荷与实际负荷，对所述神经网络预测模型的参数进行修正；
其中，所述神经网络预测模型是根据历史资源调配周期所记录的场景态势数据和各项任务负荷为训练集训练得到的。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，还用于在所述计算模块采用第一优化算法计算所述下一资源调配周期各项任务的预测负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的预调配资源之后，获取下一资源调配周期各项任务的实际负荷；
判断模块，用于判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源是否满足对应的实际负荷；若存在某项任务的预调配资源不满足对应的实际负荷，则将该项任务放入待调配任务中，并将该项任务的预调配资源放入待调配资源中；
所述计算模块，还用于采用第二优化算法对所述待调配任务和所述待调配资源进行局部优化调整计算，获得所述下一资源调配周期各项任务对应的优化后的预调配资源；
所述接入模块，还用于根据所述优化后的预调配资源，将网络化资源接入各项任务的执行节点。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述判断模块包括：
计算单元，用于计算与所述下一资源调配周期各项任务的实际负荷相对应的下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量；
判断单元，用于判断所述下一资源调配周期各项任务的预调配资源与所述下一资源调配周期各项任务的实际资源需求量的差值是否在预设容许偏差内。
7.一种网络化资源调配设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
其中，所述处理器执行所述存储器中的计算机程序，以实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
8.一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程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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