CN110866687A - 任务分配方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种任务分配方法及装置，其中，该方法包括：获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；根据多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集；根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块。本发明可以实现待分配任务的优化分配，提高任务分配的效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种任务分配方法及装置。
背景技术
现有的任务分配方法的主要有两种：一种是根据任务执行模块已有的任务数和任务的完成时间，选择合适的任务执行模块进行任务分配，但是，这种方法只考虑了任务执行模块目前的任务量，没有考虑任务的重要性。
另外一种方法是多任务执行模块协同的任务分配方法，对任务进行分割，将原有任务分配成多个小任务，对每个小任务分配任务执行模块，但是这种方法没有均衡到不同任务执行模块的处理任务的能力，同一任务可能由于个别任务执行模块的效率低致使整个任务进度落后，导致任务处理的效率比较低。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种任务分配方法，用以提高任务分配的效率，该方法包括：
获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；
根据多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；
将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集；
根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；
对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；
根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块。
本发明实施例提供一种任务分配装置，用以提高任务分配的效率，该装置包括：
信息获取模块，用于获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；
匹配度确定模块，用于根据所述多个待分配任务的任务信息和所述多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；
子任务集划分模块，用于将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集；
二分图模型构建模块，用于根据所述匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；
二分图模型求解模块，用于对所述二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；
任务分配模块，用于根据所述任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任务分配方法。
本发明实施例还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存储有执行上述任务分配方法的计算机程序。
本发明实施例通过：获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度，为任务分配提供了定量的、可靠的依据；将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集，可以优先对预计完成时刻在前的子任务集进行任务分配；根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块，实现了待分配任务的优化分配，提高了任务分配的效率。
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。在附图中：
图1为本发明实施例中任务分配方法流程的示意图；
图2为本发明实施例中二分图模型的示意图；
图3为本发明实施例中任务分配装置结构的示意图；
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。
为了提高任务分配的效率，本发明实施例提供一种任务分配方法，图1为本发明实施例中任务分配方法流程的示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；
步骤102：根据多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；
步骤103：将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集；
步骤104：根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；
步骤105：对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；
步骤106：根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块。
如图1所示，本发明实施例通过：获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度，为任务分配提供了定量的、可靠的依据；将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集，可以优先对预计完成时刻在前的子任务集进行任务分配；根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块，实现了待分配任务的优化分配，提高了任务分配的效率。
具体实施时，步骤101中，待分配任务的任务信息可以包括：任务的重要性和紧急程度，以及任务的预计完成时刻；任务执行模块的信息可以包括：任务执行模块当前的未完成的工作量和未完成工作量的剩余时长、任务执行模块的任务分配时长和任务实际完成时长，以及任务执行模块的功能属性。
在一个实施例中，步骤102可以包括：
第一步：根据多个待分配任务的任务信息，分别确定每个待分配任务的优先级；
第二步：根据多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块的工作负荷和工作效率；
第三步：根据每个待分配任务的优先级、每个任务执行模块的工作负荷和工作效率，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度。
具体实施时，第一步中，可以根据任务的重要性和紧急程度，确定任务的优先级U，任务的优先级可以包括高、中、低三个等级，对应的U可以等于1、2、3，并给出任务的预计完成时刻；第二步中，可以根据任务执行模块当前的未完成的工作量与未完成工作量的剩余时长之比确定任务执行模块的工作负荷Q，可以根据任务执行模块的任务分配时长和任务实际完成时长之比值确定任务执行模块的工作效率M；第三步中，可以按照公式(1)确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度P，匹配度P兼顾待分配任务的优先级、任务执行模块的工作负荷和工作效率：
P＝U×M/Q (1)
具体实施时，步骤103中，可以将每个待分配任务按照功能拆分为多个子任务，功能可以是一种或多种，不同功能对应的子任务由不同的任务执行模块完成，根据每个子任务的工作量，确定每个子任务的预计完成时刻，并将所有子任务按照预计完成时刻划分为多个子任务集，预计完成时刻相同的子任务在同一个子任务集里。
在一个实施例中，步骤104中，构建二分图模型，可以包括：
将子任务集和任务执行模块作为二分图模型的节点；
在每个子任务和每个任务执行模块之间构造一条边；
将匹配度作为边的权值。
具体实施时，图2为本发明实施例中二分图模型的示意图，如图2所示，二分图模型的左侧节点为任务执行模块，右侧节点为子任务集，左侧节点与右侧节点之间的连线为二分图模型的边，根据任务执行模块的功能属性和子任务的功能，确定左侧节点与右侧节点的连线，左侧节点到右侧节点有连线，表示任务执行模块可以执行该任务，左侧节点到右侧节点无连线，表示任务执行模块不可以执行该任务，将匹配度作为边的权值，这样如果有N个子任务集，就可以构造N个二分图模型。
在一个实施例中，步骤105中，对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解，可以包括：
对每个待分配任务执行以下操作：确定待分配任务对应的多个目标子任务集；以各个目标子任务集的二分图模型的边的权值尽可能相等且尽可能大为目标函数，基于贪婪算法对各个目标子任务集的二分图模型进行优化求解，得到待分配任务的最优解；
根据各个待分配任务的最优解，确定任务分配的最优解。
具体实施时，一个待分配任务对应多个子任务，多个子任务又分布在不同的子任务集中，即分布在不同的二分图模型中，对于一个待分配任务，需要确定待分配任务对应的多个目标子任务集。模型的目标为，对于同一个待分配任务的不同子任务，在子任务完成时刻尽量一致的前提下，子任务完成的效率尽可能高。如果不同任务执行模块完成不同子任务的时刻一致，那么对应的任务执行模块与子任务的匹配度也一致，所以对于同一个待分配任务，以各个子任务与任务执行模块的匹配度尽可能一致且尽可能高为目标函数，即以目标子任务集的二分图模型的边的权值尽可能相等且尽可能大为目标函数，基于贪婪算法对各个目标子任务集的二分图模型进行优化求解：可以将目标子任务集按照预计完成时刻从前到后的顺序排序，按照排序结果从预计完成时刻最靠前的目标子任务集开始，在二分图模型中，将权重最大的边作为最优解，如图2所示，任务执行模块2与子任务2之间的连线的权重最大，将子任务2分配给任务执行模块2，然后逐个遍历与子任务2处于同一父任务的目标子任务集，按照排序结果依次确定每个目标子任务集中权重最大的边，将权重最大的边对应的子任务分配给对应的任务执行模块，直到所有任务分配完成，这样不仅实现了待分配任务的优化分配，而且可以优先对预计完成时刻在前的任务集合进行任务分配，保证预计完成时刻在前的任务能够按时完成。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种任务分配装置，如下面的实施例。由于这些解决问题的原理与任务分配方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
为了提高任务分配的效率，本发明实施例提供一种任务分配装置，图3为本发明实施例中任务分配装置结构的示意图，如图3所示，该装置包括：
信息获取模块01，用于获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；
匹配度确定模块02，用于根据多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；
子任务集划分模块03，用于将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的完成时刻划分为多个子任务集；
二分图模型构建模块04，用于根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；
二分图模型求解模块05，用于对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；
任务分配模块06，用于根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块。
在一个实施例中，匹配度确定模块02，具体用于：
根据多个待分配任务的任务信息，分别确定每个待分配任务的优先级；
根据多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块的工作负荷和工作效率；
根据每个待分配任务的优先级、每个任务执行模块的工作负荷和工作效率，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度。
在一个实施例中，二分图模型构建模块04具体用于：
将子任务集和任务执行模块作为二分图模型的节点；
在每个子任务和每个任务执行模块之间构造一条边；
将匹配度作为边的权值。
在一个实施例中，二分图模型求解模块05具体用于：
对每个待分配任务执行以下操作：确定待分配任务对应的多个目标子任务集；以各个目标子任务集的二分图模型的边的权值尽可能相等且尽可能大为目标函数，基于贪婪算法对各个目标子任务集的二分图模型进行优化求解，得到待分配任务的最优解；
根据各个待分配任务的最优解，确定任务分配的最优解。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，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，处理器执行计算机程序时实现上述任务分配方法。
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存储有执行上述任务分配方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例通过：获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度，为任务分配提供了定量的、可靠的依据；将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集，可以优先对预计完成时刻在前的子任务集进行任务分配；根据匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；对二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；根据任务分配的最优解，将多个待分配任务分配给多个任务执行模块，实现了待分配任务的优化分配，提高了任务分配的效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。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，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：
获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；
根据所述多个待分配任务的任务信息和所述多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；
将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务预计完成时刻划分为多个子任务集；
根据所述匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；
对所述二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；
根据所述任务分配的最优解，将所述多个待分配任务分配给多个任务执行模块。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个待分配任务的任务信息和所述多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度，包括：
根据所述多个待分配任务的任务信息，分别确定每个待分配任务的优先级；
根据所述多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块的工作负荷和工作效率；
根据所述每个待分配任务的优先级、每个任务执行模块的工作负荷和工作效率，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下方法构建二分图模型，包括：
将子任务集和任务执行模块作为二分图模型的节点；
在每个子任务和每个任务执行模块之间构造一条边；
将所述匹配度作为边的权值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解，包括：
对每个待分配任务执行以下操作：确定待分配任务对应的多个目标子任务集；以各个目标子任务集的二分图模型的边的权值尽可能相等且尽可能大为目标函数，基于贪婪算法对各个目标子任务集的二分图模型进行优化求解，得到待分配任务的最优解；
根据各个待分配任务的最优解，确定任务分配的最优解。
5.一种任务分配装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取多个待分配任务的任务信息和多个任务执行模块的信息；
匹配度确定模块，用于根据所述多个待分配任务的任务信息和所述多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度；
子任务集划分模块，用于将每个待分配任务分为多个子任务，将全部子任务按照子任务的预计完成时刻划分为多个子任务集；
二分图模型构建模块，用于根据所述匹配度，分别对每个子任务集构建二分图模型；
二分图模型求解模块，用于对所述二分图模型进行优化求解，得到任务分配的最优解；
任务分配模块，用于根据所述任务分配的最优解，将所述多个待分配任务分配给多个任务执行模块。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述匹配度确定模块具体用于：
根据所述多个待分配任务的任务信息，分别确定每个待分配任务的优先级；
根据所述多个任务执行模块的信息，分别确定每个任务执行模块的工作负荷和工作效率；
根据所述每个待分配任务的优先级、每个任务执行模块的工作负荷和工作效率，分别确定每个任务执行模块与每个待分配任务之间的匹配度。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述二分图模型构建模块具体用于：
将子任务集和任务执行模块作为二分图模型的节点；
在每个子任务和每个任务执行模块之间构造一条边；
将所述匹配度作为边的权值。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述二分图模型求解模块具体用于：
对每个待分配任务执行以下操作：确定待分配任务对应的多个目标子任务集；以各个目标子任务集的二分图模型的边的权值尽可能相等且尽可能大为目标函数，基于贪婪算法对各个目标子任务集的二分图模型进行优化求解，得到待分配任务的最优解；
根据各个待分配任务的最优解，确定任务分配的最优解。
9.一种计算机设备，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权利要求1至4任一所述方法。
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存储有执行权利要求1至4任一所述方法的计算机程序。
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