CN110097226A - 一种资源调度方法、系统、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种资源调度方法、系统、电子设备及可读存储介质，应用于防灾减灾技术领域，所述方法包括：云中心服务器接收到救援任务后，将救援任务划分为各子任务，将各子任务发送至各边缘服务器；各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及各子任务所需的资源类型，判断存在各子任务对应的可用资源时，根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定各可用资源中的局部最优资源，将局部最优资源发送至云中心服务器；云中心服务器按照各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至救援任务的位置。本发明可提高资源调度的效率。

Description

一种资源调度方法、系统、电子设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及防灾减灾技术领域，特别是涉及一种资源调度方法、系统、电子设备及可读存储介质。
背景技术
近年，频发的自然灾害让人们越来越重视灾害应急管理领域的研究，尤其是应急资源调度方面。应急资源调度主要研究如何在灾害发生的第一时间迅速选择一套最佳的资源分配方案，该分配方案能够使得分散的所需资源尽快到达应急地点，使应急活动得以尽快进行，从而最大程度的减少突发性灾害带来的经济损失和人员伤亡。
应急资源调度算法主要通过收集灾难现场信息构建网络拓扑，建立关于运输时间、运输成本以及资源量的多约束目标函数，再求解目标函数的最优解获得资源调度方案。尽管当下网络传输技术已经有了很大的改进，但由于灾难具有突发性和破坏性，在应急救灾场景中会缺乏有效站点对于通信的支持，实现灾难现场与救援中心的高带宽、实时通信仍然比较困难。
现有的应急资源调度方法中，首先获取事故发生地的初始时刻物资需求量Q0，根据初始时刻物资需求量Q0确定事故最早结束时间T，然后获取n个应急救援点的救援信息，根据n个应急救援点的救援信息和事故最早结束时间T确定n个应急救援点的能力费用比，最后根据n个所述应急救援点的能力费用比确定n个应急救援点提供的物资供给量。该方法综合考虑事故结束时间最早、应急救援费用最少2个因素，克服了传统应急资源调度方法不能实现应急资源最优调度的问题。
虽然上述方法根据救援时间与救援成本规划部署救援方案，克服了传统应急资源调度方法不能实现应急资源最优调度的问题。但该方案中应用事故现场的救援信息进行救援指导，对于实时信息的获取及分析，云服务器在响应时间方面不具有优势，远距离传输不可避免增减延迟和带宽需求；此外，灾难现场通信环境较差，大量现场资源信息(例如监控视频等)的获取和传输效率较低。因此，资源调度的效率较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种资源调度方法、系统、电子设备及可读存储介质，以提高资源调度的效率。具体技术方案如下：
本发明实施例提供了一种资源调度方法，所述方法包括：
云中心服务器接收到救援任务后，将所述救援任务划分为各子任务，使所述各子任务所需的资源为一种，将所述各子任务发送至各边缘服务器；
所述各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及所述各子任务所需的资源类型，判断是否存在所述各子任务对应的可用资源；
如果是，针对每个存在可用资源的子任务，所述各边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定所述各可用资源中的局部最优资源，将所述局部最优资源发送至所述云中心服务器；
所述云中心服务器按照所述各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至所述救援任务的位置。
可选的，所述该边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及所述各子任务所需的资源类型，判断是否存在所述各子任务对应的可用资源，包括：
针对每个子任务，判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输成本是否不大于所述救援任务的成本需求，且判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输时间是否不大于所述救援任务的延迟需求；
资源表中各类型资源的信息包括：资源的位置、资源的运输速度和资源的单位运输成本，运输时间根据该子任务与该子任务对应的资源之间的距离以及该资源的运输速度确定，运输成本根据运输时间和该资源的单位运输成本确定；
如果均为是，确定存在该子任务对应的可用资源，将该子任务在所述资源表中对应的资源中运输成本不大于所述成本需求，且运输时间不大于所述延迟需求的资源确定为该子任务对应的可用资源；
否则，确定不存在该子任务对应的可用资源。
可选的，所述该边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定所述各可用资源中的局部最优资源，包括：
根据公式：R＝ρ1*A+ρ2*，计算该子任务对应的各可用资源的救援成本值R，将最小R值对应的可用资源作为局部最优资源；
ρ1是运输时间的预设权重系数，A为可用资源的运输时间；
ρ2是运输成本的预设权重系数，B为可用资源的运输成本。
可选的，本发明实施例的资源调度方法，还包括：
所述各边缘服务器实时统计自身覆盖范围内的资源，并更新本地存储的资源表中各类型资源的信息。
本发明实施例提供了一种资源调度系统，所述系统包括：
云中心服务器，用于接收到救援任务后，将所述救援任务划分为各子任务，使所述各子任务所需的资源为一种，将所述各子任务发送至各边缘服务器；
所述各边缘服务器用于，根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及所述各子任务所需的资源类型，判断是否存在所述各子任务对应的可用资源；如果是，针对每个存在可用资源的子任务，该边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定所述各可用资源中的局部最优资源，将所述局部最优资源发送至所述云中心服务器；
所述云中心服务器，还用于按照所述各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至所述救援任务的位置。
可选的，所述各边缘服务器具体用于，针对每个子任务，判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输成本是否不大于所述救援任务的成本需求，且判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输时间是否不大于所述救援任务的延迟需求；
资源表中各类型资源的信息包括：资源的位置、资源的运输速度和资源的单位运输成本，运输时间根据该子任务与该子任务对应的资源之间的距离以及该资源的运输速度确定，运输成本根据运输时间和该资源的单位运输成本确定；
如果均为是，确定存在该子任务对应的可用资源，将该子任务在所述资源表中对应的资源中运输成本不大于所述成本需求，且运输时间不大于所述延迟需求的资源确定为该子任务对应的可用资源；否则，确定不存在该子任务对应的可用资源。
可选的，所述各边缘服务器具体用于，根据公式：R＝ρ1*+2*，计算该子任务对应的各可用资源的救援成本值R，将最小R值对应的可用资源作为局部最优资源；
ρ1是运输时间的预设权重系数，A为可用资源的运输时间；
ρ2是运输成本的预设权重系数，B为可用资源的运输成本。
可选的，所述各边缘服务器还用于，实时统计自身覆盖范围内的资源，并更新本地存储的资源表中各类型资源的信息。
本发明实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的资源调度方法的步骤。
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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一所述的资源调度方法的步骤。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：云中心服务器将救援任务划分为各子任务，并将各子任务发送至各边缘服务器，各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息为各子任务寻找局部最优资源，云中心服务器根据接收到的所有局部最优资源，计算得到全局最优资源，完成资源调度方案的制定。可见，通过边缘服务器的计算，可以缓解应急场景下通信资源的竞争，高带宽需求的信息可以在边缘服务器进行处理，从而节省云中心服务器到边缘服务器的带宽。通过云中心服务器和边缘服务器协作的方式，可以减小云中心服务器的负荷，实现对救援任务的快速响应，从而提高资源调度的效率。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的资源调度方法的流程图；
图2为本发明实施例的资源调度系统的结构图；
图3为本发明实施例的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在紧急救援场景下，灾难现场有大量的信息需要被获取，例如，道路视频监控、温度、湿度、资源点监测等等，急救中心需要这些实时信息才能做出快速准确的决策。然而，保障这些信息的高速传输需要一个良好的通信网络作为支撑，但在灾难场景下，由于缺乏有效站点的支持，通信过程受阻，尤其不能支持高带宽视频的传输，因此整个救援的决策速度将会将减慢。为了解决该问题，本发明实施例提供了一种资源调度方法、系统、电子设备及可读存储介质，以提高资源调度的效率。
下面首先对本发明实施例所提供的资源调度方法进行详细介绍。本发明实施例根据三层体系结构(云层、边缘层和资源层)，通过云中心服务器和边缘服务器协作的方式对资源进行调度。云中心服务器位于云层，是紧急命令和调度中心，救援指挥做出高层次的决定，如救援计划，为现场救援人员提供远程培训等。边缘服务器部署在边缘层，边缘服务器可以在边缘层处理视频管理和分析等工作。此外，边缘层还可以通过利用具有边缘计算功能的网关来支持一些低级决策。资源层包括灾难现场的资源，例如，道路监控视频、交通信息和移动紧急情况、传感器信息、救援人员、救援设备等。
参见图1，图1为本发明实施例的资源调度方法的流程图，包括以下步骤：
S101，云中心服务器接收到救援任务后，将救援任务划分为各子任务，使各子任务所需的资源为一种，将各子任务发送至各边缘服务器。
具体的，在应急救援场景中通常包含多种救援任务，例如紧急救援、物资调度等。对于每种救援任务，对于资源的需求不是单一的，例如，紧急救援需要救援人员、搜救工具、通讯设备、环境信息等资源。因此，云中心服务器接收到救援任务后，可以将救援任务划分为各子服务，每个子任务对资源的需求是单一的，因此，预设子任务的种类个数与资源的种类个数相同。例如，若资源的种类为10，那么，预设子任务的种类也为10。但是，对于每个救援任务，划分得到的子任务的个数可能是10个，也可能是8个、5个或1个等。也就是说，每个救援任务划分得到的子任务的个数小于或等于预设子任务的种类个数。并且，各子服务之间具有一定的执行顺序，例如，救援服务的环境检测任务需要最先执行，用来确保可以进行现场救援，环境检测任务完成后再进行救援资源调度。
在对救援任务划分之后，云中心服务器将划分的各子任务发送至边缘服务器来匹配局部最优资源。这样，边缘服务器可以根据各子任务在资源层的多个资源中选取最优资源。
S102，针对每个边缘服务器，该边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及各子任务所需的资源类型，判断是否存在各子任务对应的可用资源。
本发明实施例中，由于边缘服务器的覆盖范围有限，每个边缘服务器只能在对应的服务范围内为接收到的子任务寻找可用资源，因此，边缘服务器本地可以存储包含各类型资源的信息(例如，传感器信息、视频分析信息、人员信息和物资信息等)的资源表。这样，对于边缘服务器接收到的每个子任务，边缘服务器可以根据资源表以及该子任务所需的资源类型，判断在对应的服务范围内是否存在可用资源，可用资源指的是满足该子任务需求的资源，即可以为该子任务提供服务。
本发明的一种实现方式中，针对每个子任务，可以判断该子任务在资源表中对应的资源的运输成本是否不大于救援任务的成本需求，且判断该子任务在资源表中对应的资源的运输时间是否不大于救援任务的延迟需求。
资源表中各类型资源的信息包括：资源的位置、资源的运输速度和资源的单位运输成本，运输时间根据该子任务与该子任务对应的资源之间的距离以及该资源的运输速度确定，运输成本根据运输时间和该资源的单位运输成本确定，子任务的位置即为救援任务的位置。如果均为是，确定存在该子任务对应的可用资源，将该子任务在资源表中对应的资源中运输成本不大于成本需求，且运输时间不大于延迟需求的资源确定为该子任务对应的可用资源；执行S103。否则，确定不存在该子任务对应的可用资源，表明该边缘服务器不能为该子任务提供服务。
另外，各边缘服务器还可以实时统计自身覆盖范围内的资源，并更新本地存储的资源表中各类型资源的信息。这样，可以确保资源表中数据的准确性，进而在确定可用资源时，提高可用资源的准确性。
S103，针对每个存在可用资源的子任务，该边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定各可用资源中的局部最优资源，将局部最优资源发送至云中心服务器。
具体的，针对每个存在可用资源的子任务，如果可用资源有多个，边缘服务器可以根据各可用资源的运输成本和运输时间，确定局部最优资源。可选的，可以根据公式：R＝ρ1*A+ρ2*，计算该子任务对应的各可用资源的救援成本值R。救援成本值R越小，表明救援成本越低，因此，将最小R值对应的可用资源作为局部最优资源；ρ1是运输时间的预设权重系数，A为可用资源的运输时间；ρ2是运输成本的预设权重系数，B为可用资源的运输成本。ρ1和ρ2可以根据实际情况设定，可以使ρ1和ρ2满足：ρ1+2＝1。
S104，云中心服务器按照各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至救援任务的位置。
具体的，对于每个子任务，云中心服务器可能接收到多个边缘服务器发送的局部最优资源。那么，云中心服务器可以从多个局部最优资源中选取全局最优资源，当然，全局最优资源的救援成本是最低的。例如，可以根据S103中的救援成本值R，选取全局最优资源。如前所述，各子任务之间具有一定的执行顺序，因此，可以按照各子任务的执行顺序，将各子任务的全局最优资源调度至救援任务的位置。
需要说明的是，如果各子任务的运输时间之和不大于救援任务的延迟需求，并且各子任务的运输成本之和不大于救援任务的成本需求，表明上述调度方法满足要求，该调度方法是最优调度方法。否则，表明上述调度方法不满足要求，不存在满足要求的调度方法。那么，上述调度方法即为次优调度方法。
本发明实施例的资源调度方法中，云中心服务器将救援任务划分为各子任务，并将各子任务发送至各边缘服务器，各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息为各子任务寻找局部最优资源，云中心服务器根据接收到的所有局部最优资源，计算得到全局最优资源，完成资源调度方案的制定。可见，通过边缘服务器的计算，可以缓解应急场景下通信资源的竞争，高带宽需求的信息可以在边缘服务器进行处理，从而节省云中心服务器到边缘服务器的带宽。通过云中心服务器和边缘服务器协作的方式，可以减小云中心服务器的负荷，实现对救援任务的快速响应，从而提高资源调度的效率。
相应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种资源调度系统，参见图2，图2为本发明实施例的资源调度系统的结构图，包括：
云中心服务器201，用于接收到救援任务后，将救援任务划分为各子任务，使各子任务所需的资源为一种，将各子任务发送至各边缘服务器；
各边缘服务器202，用于根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及各子任务所需的资源类型，判断是否存在各子任务对应的可用资源；如果是，针对每个存在可用资源的子任务，该边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定各可用资源中的局部最优资源，将局部最优资源发送至云中心服务器；
云中心服务器201，还用于按照各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至救援任务的位置。
本发明实施例的资源调度系统中，云中心服务器将救援任务划分为各子任务，并将各子任务发送至各边缘服务器，各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息为各子任务寻找局部最优资源，云中心服务器根据接收到的所有局部最优资源，计算得到全局最优资源，完成资源调度方案的制定。可见，通过边缘服务器的计算，可以缓解应急场景下通信资源的竞争，高带宽需求的信息可以在边缘服务器进行处理，从而节省云中心服务器到边缘服务器的带宽。通过云中心服务器和边缘服务器协作的方式，可以减小云中心服务器的负荷，实现对救援任务的快速响应，从而提高资源调度的效率。
可选的，各边缘服务器具体用于，针对每个子任务，判断该子任务在资源表中对应的资源的运输成本是否不大于救援任务的成本需求，且判断该子任务在资源表中对应的资源的运输时间是否不大于救援任务的延迟需求；
资源表中各类型资源的信息包括：资源的位置、资源的运输速度和资源的单位运输成本，运输时间根据该子任务与该子任务对应的资源之间的距离以及该资源的运输速度确定，运输成本根据运输时间和该资源的单位运输成本确定；
如果均为是，确定存在该子任务对应的可用资源，将该子任务在资源表中对应的资源中运输成本不大于成本需求，且运输时间不大于延迟需求的资源确定为该子任务对应的可用资源；否则，确定不存在该子任务对应的可用资源。
可选的，各边缘服务器具体用于，根据公式：R＝ρ1*A+ρ2*，计算该子任务对应的各可用资源的救援成本值R，将最小R值对应的可用资源作为局部最优资源；
ρ1是运输时间的预设权重系数，A为可用资源的运输时间；
ρ2是运输成本的预设权重系数，B为可用资源的运输成本。
可选的，各边缘服务器还用于，实时统计自身覆盖范围内的资源，并更新本地存储的资源表中各类型资源的信息。
需要说明的是，本发明实施例的系统是应用上述资源调度方法的系统，则上述资源调度方法的所有实施例均适用于该系统，且均能达到相同或相似的有益效果。
本发明实施例还提供了一种电子设备，参见图3，图3为本发明实施例的电子设备的结构图，包括：处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301、通信接口302、存储器303通过通信总线304完成相互间的通信；
存储器303，用于存放计算机程序；
处理器301，用于执行存储器303上所存放的程序时，实现上述任一资源调度方法的步骤。
需要说明的是，上述电子设备提到的通信总线304可以是PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口302用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器303可以包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器301可以是通用处理器，包括：CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP(Digital SignalProcessing，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明实施例的电子设备中，处理器执行存储器上所存放的程序时，云中心服务器将救援任务划分为各子任务，并将各子任务发送至各边缘服务器，各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息为各子任务寻找局部最优资源，云中心服务器根据接收到的所有局部最优资源，计算得到全局最优资源，完成资源调度方案的制定。可见，通过边缘服务器的计算，可以缓解应急场景下通信资源的竞争，高带宽需求的信息可以在边缘服务器进行处理，从而节省云中心服务器到边缘服务器的带宽。通过云中心服务器和边缘服务器协作的方式，可以减小云中心服务器的负荷，实现对救援任务的快速响应，从而提高资源调度的效率。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述任一资源调度方法的步骤。
本发明实施例的计算机可读存储介质中存储的指令在计算机上运行时，云中心服务器将救援任务划分为各子任务，并将各子任务发送至各边缘服务器，各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息为各子任务寻找局部最优资源，云中心服务器根据接收到的所有局部最优资源，计算得到全局最优资源，完成资源调度方案的制定。可见，通过边缘服务器的计算，可以缓解应急场景下通信资源的竞争，高带宽需求的信息可以在边缘服务器进行处理，从而节省云中心服务器到边缘服务器的带宽。通过云中心服务器和边缘服务器协作的方式，可以减小云中心服务器的负荷，实现对救援任务的快速响应，从而提高资源调度的效率。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统、电子设备及可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
云中心服务器接收到救援任务后，将所述救援任务划分为各子任务，使所述各子任务所需的资源为一种，将所述各子任务发送至各边缘服务器；
所述各边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及所述各子任务所需的资源类型，判断是否存在所述各子任务对应的可用资源；
如果是，针对每个存在可用资源的子任务，所述各边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定所述各可用资源中的局部最优资源，将所述局部最优资源发送至所述云中心服务器；
所述云中心服务器按照所述各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至所述救援任务的位置。
2.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述该边缘服务器根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及所述各子任务所需的资源类型，判断是否存在所述各子任务对应的可用资源，包括：
针对每个子任务，判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输成本是否不大于所述救援任务的成本需求，且判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输时间是否不大于所述救援任务的延迟需求；
资源表中各类型资源的信息包括：资源的位置、资源的运输速度和资源的单位运输成本，运输时间根据该子任务与该子任务对应的资源之间的距离以及该资源的运输速度确定，运输成本根据运输时间和该资源的单位运输成本确定；
如果均为是，确定存在该子任务对应的可用资源，将该子任务在所述资源表中对应的资源中运输成本不大于所述成本需求，且运输时间不大于所述延迟需求的资源确定为该子任务对应的可用资源；
否则，确定不存在该子任务对应的可用资源。
3.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述该边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定所述各可用资源中的局部最优资源，包括：
根据公式：R＝ρ1*A+ρ2*B，计算该子任务对应的各可用资源的救援成本值R，将最小R值对应的可用资源作为局部最优资源；
ρ1是运输时间的预设权重系数，A为可用资源的运输时间；
ρ2是运输成本的预设权重系数，B为可用资源的运输成本。
4.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述各边缘服务器实时统计自身覆盖范围内的资源，并更新本地存储的资源表中各类型资源的信息。
5.一种资源调度系统，其特征在于，所述系统包括：
云中心服务器，用于接收到救援任务后，将所述救援任务划分为各子任务，使所述各子任务所需的资源为一种，将所述各子任务发送至各边缘服务器；
所述各边缘服务器用于，根据本地存储的资源表中各类型资源的信息以及所述各子任务所需的资源类型，判断是否存在所述各子任务对应的可用资源；如果是，针对每个存在可用资源的子任务，该边缘服务器根据该子任务对应的各可用资源的运输成本和运输时间，确定所述各可用资源中的局部最优资源，将所述局部最优资源发送至所述云中心服务器；
所述云中心服务器，还用于按照所述各子任务的执行顺序，针对每个子任务，均根据接收的该子任务的局部最优资源，选取该子任务的局部最优资源中的全局最优资源调度至所述救援任务的位置。
6.根据权利要求5所述的资源调度系统，其特征在于，所述各边缘服务器具体用于，针对每个子任务，判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输成本是否不大于所述救援任务的成本需求，且判断该子任务在所述资源表中对应的资源的运输时间是否不大于所述救援任务的延迟需求；
资源表中各类型资源的信息包括：资源的位置、资源的运输速度和资源的单位运输成本，运输时间根据该子任务与该子任务对应的资源之间的距离以及该资源的运输速度确定，运输成本根据运输时间和该资源的单位运输成本确定；
如果均为是，确定存在该子任务对应的可用资源，将该子任务在所述资源表中对应的资源中运输成本不大于所述成本需求，且运输时间不大于所述延迟需求的资源确定为该子任务对应的可用资源；否则，确定不存在该子任务对应的可用资源。
7.根据权利要求5所述的资源调度系统，其特征在于，所述各边缘服务器具体用于，根据公式：R＝ρ1*A+ρ2*B，计算该子任务对应的各可用资源的救援成本值R，将最小R值对应的可用资源作为局部最优资源；
ρ1是运输时间的预设权重系数，A为可用资源的运输时间；
ρ2是运输成本的预设权重系数，B为可用资源的运输成本。
8.根据权利要求5所述的资源调度系统，其特征在于，所述各边缘服务器还用于，实时统计自身覆盖范围内的资源，并更新本地存储的资源表中各类型资源的信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1～4任一所述的资源调度方法的步骤。
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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1～4任一所述的资源调度方法的步骤。
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