CN110990144A - 一种任务确定方法及相关设备 - Google Patents

一种任务确定方法及相关设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110990144A
CN110990144A CN201911321698.6A CN201911321698A CN110990144A CN 110990144 A CN110990144 A CN 110990144A CN 201911321698 A CN201911321698 A CN 201911321698A CN 110990144 A CN110990144 A CN 110990144A
Authority
CN
China
Prior art keywords
task
execution
executed
time
tasks
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911321698.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110990144B (zh
Inventor
张文广
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Etekcity Corp
Original Assignee
Etekcity Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Etekcity Corp filed Critical Etekcity Corp
Priority to CN201911321698.6A priority Critical patent/CN110990144B/zh
Publication of CN110990144A publication Critical patent/CN110990144A/zh
Priority to US17/039,947 priority patent/US11762686B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN110990144B publication Critical patent/CN110990144B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
    • G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
    • G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
    • G06F9/4887—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues involving deadlines, e.g. rate based, periodic
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline or look ahead
    • G06F9/3836—Instruction issuing, e.g. dynamic instruction scheduling or out of order instruction execution
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本申请提供了一种任务确定方法及相关设备，其中，该方法包括:接收任务信息，任务信息包括任务集和目标时间段，其中，任务集包含一个或者多个待执行的任务；获取各个待执行的任务的执行次数；根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，目标任务属于一个或者多个待执行的任务。在前述任务执行的过程中，任务确定设备可自行从目标时间段中随机确定执行时刻，并自行确定每个执行时刻所需执行的目标任务，以模拟用户设置任务的过程，并实现执行任务的随机性，能够有效减少用户的操作次数，提高任务确定设备的智能性。

Description

一种任务确定方法及相关设备
技术领域
本申请涉及智能技术领域，尤其涉及一种任务确定方法及相关设备。
背景技术
随着人工智能技术的发展，各种各样的智能设备得到了广泛的应用。现有的智能设备执行任务的方式，通常是用户设定开启，智能设备开启；用户设定关闭，智能设备关闭；智能设备每一次的任务执行均需要通过用户设定来实现，所需的用户操作较多，且智能设备仅能按照用户设定的时刻与任务来对应执行，降低了智能设备的智能性。
发明内容
本申请提供了一种任务确定方法及相关设备，可以模拟用户设置任务的过程，并实现执行任务的随机性，能够有效减少用户的操作次数，提高任务确定设备的智能性。
本申请的第一方面提供一种任务确定方法，包括：
接收任务信息，所述任务信息包括任务集和目标时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；
获取各个待执行的任务的执行次数；
根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，所述目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务。
基于第一方面，在本申请实施例的第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
根据所述待执行的任务的数量和所述执行次数确定第一数量；
在目标时间段内确定第一数量的执行时刻。
基于第一方面的第一种实现方式，在本申请实施例的第一方面的第二种实现方式中，所述在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
根据预置条件在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，其中，所述预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个执行时刻，T2为最后一个执行时刻，Ta为所述目标时间段的起始时刻，Tb为所述目标时间段的终止时刻，T为所述目标时间段，M为所述第一数量，Ti为第i个执行时刻。
基于第一方面的第一种实现方式，在本申请实施例的第一方面的第三种实现方式中，所述在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
将所述目标时间段和所述第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的执行时刻，其中，所述时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
基于第一方面，或第一方面的第一种实现方式至第三种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第一方面的第四种实现方式中，当所述待执行的任务的数量为多个时，所述确定在每个执行时刻执行的目标任务包括：
获取所述任务集中所述多个待执行的任务的执行顺序，所述执行顺序满足第一条件，所述第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，所述智能设备的初始任务属于所述多个待执行的任务；
根据所述执行顺序，并按照循环执行所述任务集的方式确定每个执行时刻执行的目标任务。
基于第一方面的第四种实现方式，在本申请实施例的第一方面的第五种实现方式中，所述执行顺序还满足第二条件，所述第二条件为最后一个待执行的任务与智能设备的初始任务相同。
基于第一方面，或第一方面的第一种实现方式至第五种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第一方面的第六种实现方式中，所述任务信息还包括所述各个待执行的任务的执行次数；
所述获取所述各个待执行的任务的执行次数包括：
从所述任务信息中获取所述各个待执行的任务的执行次数。
基于第一方面，或第一方面的第一种实现方式至第五种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第一方面的第七种实现方式中，所述各个待执行的任务的执行次数是预先设定的。
基于第一方面，或第一方面的第一种实现方式至第七种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第一方面的第八种实现方式中，所述各个待执行的任务的执行次数是相同的，所述第一数量为所述待执行的任务的数量和所述执行次数的乘积。
本申请的第二方面还提供了一种任务确定方法，包括：
接收任务信息，所述任务信息包括任务集、第A天的第一时间段和第B天的第二时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；A与B为不同日期；
获取各个待执行的任务的执行次数；
根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，以及确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务，所述第一目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，以及确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务，所述第二目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
其中，第一数量的第一执行时刻部分时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同；或者第一数量的第一执行时刻的全部时刻与第一数量的第二执行时刻中的全部时刻不同。
在第二方面中，各个步骤的可能实现方式可以参考第一方面中的相应实现的介绍，在此不再赘述。
本申请的第三方面还提供了一种任务确定设备，包括：
接收模块，用于接收任务信息，所述任务信息包括任务集和目标时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；
获取模块，用于获取各个待执行的任务的执行次数；
确定模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，所述目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务。
基于第三方面，在本申请实施例的第三方面的第一种实现方式中，所述确定模块包括：
第一确定子模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻；
第二确定子模块，用于确定在每个执行时刻执行的目标任务；
所述第一子模块包括：
第一确地单元，用于根据所述待执行的任务的数量和所述执行次数确定第一数量；
第二确定单元，用于在目标时间段内确定第一数量的执行时刻。
基于第三方面的第一种实现方式，在本申请实施例的第三方面的第二种实现方式中，所述第二确定单元还用于：
根据预置条件在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，其中，所述预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个执行时刻，T2为最后一个执行时刻，Ta为所述目标时间段的起始时刻，Tb为所述目标时间段的终止时刻，T为所述目标时间段，M为所述第一数量，Ti为第i个执行时刻。
基于第三方面的第一种实现方式，在本申请实施例的第三方面的第三种实现方式中，所述第二确定单元还用于：
将所述目标时间段和所述第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的执行时刻，其中，所述时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
基于第三方面，或第三方面的第一种实现方式至第三种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第三方面的第四种实现方式中，当所述待执行的任务的数量为多个时，所述第二确定子模块包括：
获取单元，用于获取所述任务集中所述多个待执行的任务的执行顺序，所述执行顺序满足第一条件，所述第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同；
第三确定单元，用于根据所述执行顺序，并按照循环执行所述任务集的方式确定每个执行时刻执行的目标任务。
基于第三方面的第四种实现方式，在本申请实施例的第三方面的第五种实现方式中，所述执行顺序还满足第二条件，所述第二条件为最后一个待执行的任务与智能设备的初始任务相同。
基于第三方面，或第三方面的第一种实现方式至第五种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第三方面的第六种实现方式中，所述任务信息还包括所述各个待执行的任务的执行次数；
所述获取模块还用于从所述任务信息中获取所述各个待执行的任务的执行次数。
基于第三方面，或第三方面的第一种实现方式至第五种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第三方面的第七种实现方式中，所述各个待执行的任务的执行次数是预先设定的。
基于第三方面，或第三方面的第一种实现方式至第七种实现方式中的任意一种，在本申请实施例的第三方面的第八种实现方式中，所述各个待执行的任务的执行次数是相同的，所述第一数量为所述待执行的任务的数量和所述执行次数的乘积。
本申请的第四方面提供了一种任务确定设备，包括：
接收模块，用于接收任务信息，所述任务信息包括任务集、第A天的第一时间段和第B天的第二时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；A与B为不同日期；
获取模块，用于获取各个待执行的任务的执行次数；
第一确定模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，以及确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务，所述第一目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
第二确定模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，以及确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务，所述第二目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
其中，第一数量的第一执行时刻部分时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同；或者第一数量的第一执行时刻的全部时刻与第一数量的第二执行时刻中的全部时刻不同。
本申请的第五方面提供了一种任务确定设备，包括：
一个或一个以上中央处理器，存储器，输入输出接口，有线或无线网络接口，电源；
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在所述任务确定设备上执行所述存储器中的指令操作以执行第一方面，或第一方面中各种实现方式中任意一种，或第二方面所述的任务确定方法。
本申请的第六方面提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面，或第一方面中各种实现方式中任意一种，或第二方面所述的任务确定方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请实施例提供了一种任务确定方法及相关设备，其中，该方法包括:接收任务信息，任务信息包括任务集和目标时间段，其中，任务集包含一个或者多个待执行的任务；获取各个待执行的任务的执行次数；根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，目标任务属于一个或者多个待执行的任务。在前述任务执行的过程中，任务确定设备可自行从目标时间段中随机确定执行时刻，并自行确定每个执行时刻所需执行的目标任务，以模拟用户设置任务的过程，并实现执行任务的随机性，能够有效减少用户的操作次数，提高任务确定的智能性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的智能设备控制系统的一个结构示意图；
图2为本申请实施例提供的任务确定方法的一个流程示意图；
图3为本申请实施例提供的任务确定方法的另一流程示意图；
图4为本申请实施例提供的任务确定设备的一个结构示意图；
图5为本申请实施例提供的任务确定设备的一个结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种任务确定方法及相关设备，可以模拟用户设置任务的过程，并实现执行任务的随机性，能够有效减少用户的操作次数，提高任务确定设备的智能性。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“对应于”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应理解，本申请应用于任务确定设备的任务执行场景，该场景可以通过智能设备控制系统进行实现。
图1为本申请实施例提供的智能设备控制系统的一个结构示意图，在一种可能实现的方式中，以任务确定设备为智能设备为例，如图1所示，该系统可包括：服务器端、终端设备和智能设备，终端设备和服务器端通信连接，智能设备和服务器端通信连接。其中，终端设备可以为用户所使用的手持终端设备，例如手机、平板电脑以及可穿戴式设备等等，该终端设备上安装有与服务器端进行信息交互的软件，用户可通过该软件向服务器下发任务，以使得服务器将该任务转发至相应的智能设备，进而使得该智能设备执行该任务。具体的，智能设备通常为智能家居设备，例如智能灯、智能花盆、智能鱼缸、智能插座等等，当用户离家后或离家之前，可以通过终端设备对这些智能设备提前布置任务，使得智能设备在用户离家时，即离家模式下定时执行相应的任务。例如，当用户需要在离家后，令智能灯在目标时间段处于发光状态，则可以通过终端设备向服务器端下发任务，通常该任务包括智能灯所需执行的任务(如开启或关闭)，以及目标时间段，智能灯接收到服务器端转发的任务后，可解析该任务，并根据该任务的信息准时开启或关闭。
在另一种可能实现的方式中，任务确定设备为智能设备，该智能设备控制系统仅包括终端设备和智能设备，终端设备与智能设备通信连接，以使得二者之间可直接进行信息交互。当用户离家之前，可以通过终端设备在智能设备可接收到信息的范围内，对智能设备提前布置任务，使得智能设备在用户离家时，即离家模式下定时执行相应的任务。
应理解，当本申请应用于前述第一种可能实现的方式所描述的系统时，本申请实施例的执行主体可为服务器或智能设备，当本申请应用于前述第二种可能实现的方式所描述的系统时，本申请实施例的执行主体可为智能设备。
为了使智能设备可以模拟用户设置任务的过程，并实现执行任务的随机性，且有效减少用户的操作次数，提高任务确定设备的智能性，本申请实施例提供了一种任务确定方法。图2为本申请实施例提供的任务确定方法的一个流程示意图，请参阅图2，该方法包括：
201、接收任务信息，任务信息包括任务集和目标时间段，其中，任务集包含一个或者多个待执行的任务；
本实施例中，以任务确定设备为智能设备为例，当用户需要令智能设备在离家模式下执行相应的任务时，可以通过终端设备向服务器端下发任务信息，该任务信息包括智能设备任务集以及目标时间段，其中，任务机包含一个或者多个待执行的任务，需要说明的是，待执行的任务的数量与智能设备的类型相关，例如，当智能设备为智能灯时，待执行的任务可以为开启、灯光减弱和关闭这三种任务，当智能设备为智能花盆时，待执行的任务可以为浇水这一种任务等等。此外，目标时间段即为智能设备执行任务的时间段，例如，用户可在任务信息中设置智能设备待执行的任务为开启动作和关闭动作，目标时间段的起始时刻为10:00，终止时刻为11:00，即表明用户需要智能设备在10:00～11:00内交替执行开启动作和关闭动作。
当智能设备接收到服务器端转发的任务信息后，可对任务信息进行解析，进而得到待执行的任务和目标时间段，此时，智能设备可基于解析得到的信息进行智能化处理。
202、获取各个待执行的任务的执行次数；
以任务确定设备为智能设备为例，当智能设备确定其待执行的任务后，可先获取各个待执行的任务的执行次数。
在一种可能实现的方式中，用户还可在任务信息中设置各个待执行的任务的执行次数，因此，智能设备在接收任务信息后，可从任务信息中获取各个待执行的任务的执行次数。例如，用户可在任务信息中设置智能设备所需执行的事件为开启动作和关闭动作，且每个事件分别执行5次，目标时间段的起始时刻为10:00，终止时刻为11:00，故智能设备可确定待执行的任务的数量为2，待执行的任务的执行次数为5，即智能设备需在10:00～11:00内分别执行5次开启动作和5次关闭动作。
在另一种可能实现的方式中，智能设备可从数据库中获取预先设定的各个待执行的任务的执行次数。例如，用户可在任务信息中设置智能设备所需执行的事件为开启动作和关闭动作，目标时间段的起始时刻为10:00，终止时刻为11:00，且智能设备的数据库中已经提前被设置有事件的执行次数为5(可为用户提前对智能设备设置的执行次数，也可为智能设备出厂设置的默认执行次数)，故智能设备可基于任务信息确定待执行的任务的数量为2，并确定已设置的任务的执行次数为5，即智能设备需在10:00～11:00内分别执行5次开启动作和5次关闭动作。又如，用户可在任务信息中设置智能设备待执行的任务为灯光开启动作、灯光减弱动作和灯光关闭动作，目标时间段的为20:00～23:00，且智能设备已经提前被设置有待执行的任务的执行次数(等于默认值1)，故智能设备需在20:00～23:00内分别执行1次灯光开启动作、1次灯光减弱动作和1次灯光关闭动作。
203、根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，目标任务属于一个或者多个待执行的任务；
以任务确定设备为智能设备为例，智能设备基于待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻。具体的，智能设备基于待执行的任务的数量和执行次数，可从目标时间段内确定出第一数量的执行时刻，并确定每个执行时刻所需执行的目标任务，值得注意的是，目标任务属于待执行的任务。
可选的，智能设备可以在目标时间段内随机生成第一数量的执行时刻，其中，第一数量可以表示一个或者多个。
例如，智能灯确定需在20:00～23:00内分别执行1次灯光开启动作、1次灯光减弱动作和1次灯光关闭动作，可从20:00～23:00确定三个执行时刻分别为20:00、21:30、23:00，其中，20:00用于执行灯光开启动作，21:30用于执行灯光减弱动作，23:00用于执行灯光关闭动作。
204、在每个执行时刻执行目标任务。
以任务确定设备为智能设备为例，智能设备在确定出多个执行时刻后，可分别在各个执行时刻执行相应的目标任务，以完成用户设定的任务。
本实施例中，智能设备可自行从目标时间段中随机确定执行时刻，并自行确定每个执行时刻所需执行的目标任务，以模拟用户设置任务的过程，并实现执行任务的随机性，能够有效减少用户的操作次数，提高智能设备的智能性。
应理解，前述步骤201～203的执行主体均以智能设备作为介绍，此时服务器仅起任务信息转发的作用，在一种可能实现的方式中，服务器也可代替智能设备执行步骤201～203，服务器得到执行时刻和每个执行时刻所需执行的目标任务后，则将执行时刻和每个执行时刻所需执行的目标任务发送至智能设备，使得智能设备在每个执行时刻执行相应的目标任务。
基于图2所对应的实施例，本申请实施例提供的任务确定方法的一个可选实施例中，根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
根据待执行的任务的数量和执行次数确定第一数量；
在目标时间段内确定第一数量的执行时刻。
本实施例中，任务确定设备在获取待执行的任务的数量和各个待执行的任务的执行次数后，可先基于待执行的任务的数量和执行次数确定执行时刻的数量，即第一数量。其中，第一数量可以基于待执行的任务的数量和执行次数进行计算得到，其计算方式可根据实际需求进行设置，在一种可能实现的方式中，第一数量为待执行的任务的数量和执行次数之间的乘积。确定执行时刻的数量后，可基于执行时刻的数量在目标时间段内确定出多个执行时刻。
例如，当智能设备需在10:00～11:00内分别执行3次开启动作和3次关闭动作，可任务确定设备先确定待执行的任务的数量为2，并确定执行次数为3，即可计算得到第一数量为2×3＝6，故任务确定设备需在10:00～11:00确定出6个执行时刻，比如，10:10、10:20、10:30、10:40、10:50、11:00,且在10:10、10:30、10:50分别执行开启动作，在10:20、10:40、11:00分别执行关闭动作。
基于图2所对应的各个实施例，本申请实施例提供的任务确定方法的一个可选实施例中，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
根据预置条件在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，其中，预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个执行时刻，T2为最后一个执行时刻，Ta为起始时刻，Tb为终止时刻，T为目标时间段，M为第一数量，Ti为第i个执行时刻。
本实施例中，任务确定设备提前设置有用于在目标时间段内生成执行时刻的预置条件，若任务确定设备已获取目标时间段T和执行时刻的数量M，基于该预置条件，可自动生成满足该预置条件的多个执行时刻，且每一个执行时刻用于执行对应的待执行的任务，进而使得智能设备能够在目标时间段内完成用户设定的任务。例如，任务确定设备根据待执行任务的数量和执行次数计算出第一数量M后，可获取起始时刻Ta和终止时刻Tb计算目标时间段T＝Tb-Ta，然后从目标时间段T中生成M个执行时刻，每一个执行时刻均满足上述预置条件，用于后续执行相应的任务。
基于图2所对应的各个实施例，本申请实施例提供的任务确定方法的一个可选实施例中，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
将所述目标时间段和所述第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的执行时刻，其中，所述时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
本实施例中，任务确定设备还可以通过时刻获取模型生成执行时刻，需要说明的是，时刻获取模型可为基于强化学习算法所构建的模型，其中，强化学习算法可以为Q-learning等算法。本实施例中的时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，当以目标时间段和第一数量作为该模型的输入时，该模型可以自动生成第一数量的执行时刻，能够进一步提高任务确定设备的智能化。
基于图2所对应的各个实施例，本申请实施例提供的任务确定方法的一个可选实施例中，当待执行的任务的数量为多个时，确定在每个执行时刻执行的目标任务包括：
获取多个待执行的任务的执行顺序，执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，智能设备的初始任务属于多个待执行的任务；
根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个执行时刻执行的目标任务。
本实施例中，若待执行的任务的数量为多个时，任务确定设备可确定每个执行时刻所需执行的目标任务，具体地，任务确定设备可先获取多个待执行的任务的执行顺序。
在第一种可能的实现方式中，该执行顺序为预设或者默认的执行顺序。
在第二种可能的实现方式中，该执行顺序是由任务确定设备确定的，且该执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，智能设备的初始任务属于多个待执行的任务。例如，待执行的任务为灯光开启、灯光减弱和灯光关闭这三类任务时，智能灯可基于当前其执行的任务(即初始任务)生成执行顺序，如智能灯的初始任务为灯光减弱，任务确定设备确定两种可能的执行顺序包括：
(1)由于第一个待执行的任务需与初始任务不同，故第一个待执行的任务可设为灯光关闭，且第二个待执行的任务可设为灯光开启，第三个待执行的任务可设为灯光减弱，因此，智能灯所生成的执行顺序则为：灯光关闭、灯光开启和灯光减弱。
(2)由于第一个待执行的任务需与初始任务不同，故第一个待执行的任务可设为灯光开启，且第二个待执行的任务可设为灯光减弱，第三个待执行的任务可设为灯光关闭，因此，智能灯所生成的执行顺序则为：灯光开启、灯光减弱、灯光关闭。
在第三种可能实现的方式中，执行顺序除了满足第二种可能实现方式中的第一条件，还满足第二条件，第二条件为最后一个待执行的任务与所述智能设备的初始任务相同。例如，任务确定设备确定其多个待执行的任务为A、B、C和D，且智能设备的当前执行的初始任务为A，故基于第一条件和第二条件，可能的执行顺序可以为BCDA，BDCA，CDBA，CBDA，DCBA，DBCA。
任务确定设备生成执行顺序后，可根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个执行时刻执行的目标任务。依旧如上述例子，如果确定的第一数量为8，且任务确定设备在确定执行顺序为BCDA，以及8个执行时刻从早到晚的顺序(或者描述为从先到后的顺序)为：a,b,c,d,e,f,g,h，然后设置每个执行时刻所需执行的任务，以循环执行的方式构成执行时刻与待执行的任务之间的对应关系，a-B(表示在a时刻需执行目标任务B),b-C,d-D,e-A,e-B,f-C,g-D,h-A，以确定每个执行时刻所需执行的目标任务。
本申请实施例还提供了另一种任务确定的方法，图3为本申请实施例提供的任务确定方法的另一流程示意图，如图3所示，该方法包括：
301、接收任务信息，任务信息包括任务集、第A天的第一时间段和第B天的第二时间段，其中，任务集包含一个或者多个待执行的任务；A与B为不同日期；
302、获取各个待执行的任务的执行次数；
303、根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，以及确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务，第一目标任务属于一个或者多个待执行的任务；
304、根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，以及确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务，第二目标任务属于一个或者多个待执行的任务。
其中，第一数量的第一执行时刻的部分时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同；或者第一数量的第一执行时刻的全部时刻与第一数量的第二执行时刻中的全部时刻不同。
本实施例中，若用户处于连续多天的离家状态下，还可设置该场景下的任务信息，该任务信息包含第A天的第一时间段T1，第B天的第二时间段T2，以及一个或多个待执行的任务。需要说明的是，T1和T2可以为不同日期的同一时间段，也可以为不同日期的不同时间段，当T1和T2为同一时间段时，基于T1所生成的执行时刻和基于T2所生成的执行时刻可以部分相同(例如，T1对应的执行时刻为a,b,c,d，T2对应的执行时刻为c,d,e,f)，还可以完全不同(例如，T1对应的执行时刻为a,b,c,d，T2对应的执行时刻为e,f,g,h)，当T1和T2为不同的两个时间段时，基于T1所生成的执行时刻和基于T2所生成的执行时刻则完全不同，此处不做具体限制，可根据实际需求进行设置。
应理解，上述例子仅用两天以及两个时间段做示意性说明，在实际应用中，用户设置的任务信息也可以包含至少三天以上(一天对应一个时间段)的任务，其中，任意两天所对应的待执行的任务、执行时刻和目标任务均满足本实施例中各个步骤所描述的特点，此处不再赘述。
可选的，根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻包括：
根据待执行的任务的数量和执行次数确定第一数量；
在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻。
可选的，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻包括：
根据预置条件在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，其中，预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个第一执行时刻，T2为最后一个第一执行时刻，Ta为第一时间段的起始时刻，Tb为第一时间段的终止时刻，T为第一时间段，M为第一数量，Ti为第i个第一执行时刻。
可选的，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻包括：
将第一时间段和第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的第一执行时刻，其中，时刻获取模型参考上述实施例的描述。
可选的，当待执行的任务的数量为多个时，确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务包括：
获取多个待执行的任务的执行顺序，执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，智能设备的初始任务属于多个待执行的任务；
根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个第一执行时刻执行的第一目标任务。
可选的，根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻包括：
根据待执行的任务的数量和执行次数确定第一数量；
在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻。
可选的，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻包括：
根据预置条件在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，其中，预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个第二执行时刻，T2为最后一个第二执行时刻，Ta为第二时间段的起始时刻，Tb为第二时间段的终止时刻，T为第二时间段，M为第一数量，Ti为第i个第二执行时刻。
可选的，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻包括：
将第二时间段和第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的第二执行时刻，其中，时刻获取模型参考上述实施例的描述。
可选的，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻包括：
在第二时间段内，根据第一数量的第一执行时刻以及预置的时间常量确定第一数量的第二执行时刻。
可选的，当待执行的任务的数量为多个时，确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务包括：
获取多个待执行的任务的执行顺序，执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，智能设备的初始任务属于多个待执行的任务；
根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个第二执行时刻执行的第二目标任务。
可选的，执行顺序还满足第二条件，第二条件为最后一个待执行的任务与智能设备的初始任务相同。
可选的，任务信息还包括各个待执行的任务的执行次数；
获取各个待执行的任务的执行次数包括：
从任务信息中获取各个待执行的任务的执行次数。
可选的，各个待执行的任务的执行次数是预先设定的。
可选的，第一数量为待执行的任务的数量和执行次数的乘积。
图3实施例是由任务确定设备执行的。应理解，图3所示实施例应用于前述图1中第一种可能实现的方式所描述的系统时，图3所示实施例的执行主体任务确定设备可为服务器或智能设备，当图3所示实施例应用于前述前述图1中第二种可能实现的方式所描述的系统时，图3所示实施例的执行主体任务确定设备可为智能设备。
还应理解，图3所示实施例的执行主体任务确定设备为智能设备时，该方法还包括在每个执行时刻执行目标任务，这样智能设备在确定出多个执行时刻后，可分别在各个执行时刻执行相应的目标任务，以完成用户设定的任务。图3所示实施例的执行主体任务确定设备为服务器时，该方法还包括服务器得到执行时刻和每个执行时刻所需执行的目标任务后，则将执行时刻和每个执行时刻所需执行的目标任务发送至智能设备，使得智能设备在每个执行时刻执行相应的目标任务。
需要说明的是，在图3所示的方法实施例中，在如何实现第一数量的第一执行时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同或者全部时刻不同方面，存在以下几种可能的实现方式：
(1)首先，第一数量的第一执行时刻可按照图2所示实施例的三种可能实现的方式确定，第一数量的第二执行时刻按照图2所示实施例中的三种可能实现的方式确定；
其次，如果第一数量的第一执行时刻与第一数量的第二执行时刻中各个时刻都对应相同，则可以执行：第一数量的第一执行时刻不变，对第一数量中的部分或者全部第二执行时刻均增加一个时间常量(例如5分钟)；或者可以执行：第一数量的第二执行时刻不变，对第一数量中的部分或者全部第一执行时刻均增加一个时间常量(例如5分钟)。
(2)首先，第一数量的第一执行时刻可按照图2所示实施例的三种可能实现的方式确定，第一数量的第二执行时刻的确定具体包括：在确定的第一数量的执行时刻的基础上，部分或者全部第一执行时刻均增加一个时间常量(例如5分钟)。
以上实施例中，采用增加一个时间常量的方式改变执行时刻，本申请实施例还可以采用减少时间常量等方式改变执行时刻，对改变执行时刻的方式不做限定。
结合上述图2至图3的实施例，进行举例说明。
例如，用户在终端设备上对智能设备设定离家模式，选择的日期与各个日期的时间段为2019年10月1号的05:00--06:00，并选择多个待执行的任务为A、B、C；则任务信息包括多个待执行的任务为A、B、C以及2019年10月1号的05:00--06:00，设第一数量为6，任务确定设备可在05:00--06:00基于图2所示实施例的三种可能实现的方式确定6个执行时刻，按先后顺序依次为a,b,c,d,e,f，且a和d所执行的目标任务为A，b和d所执行的目标任务为B，c和f所执行的目标任务为C。
又如，用户在终端设备上对智能设备设定离家模式，选择的日期与各个日期的时间段为2019年10月2号至2019年10月3号的22:00-23:00，并选择多个待执行的任务为A、B、C；则任务信息包括多个待执行的任务为A、B、C以及2019年10月2号至2019年10月7号的22:00-23:00，设第一数量为3，任务确定设备可先基于图2所示实施例的三种可能实现的方式在10月1号至10月3号的22:00-23:00确定3个执行时刻，其中，10月1号的执行时刻按先后顺序依次为a,b,c(对应的目标任务为A，B，C)，10月2号的执行时刻按先后顺序依次为a,b,d(对应的目标任务为A，B，C)，10月3号的执行时刻按先后顺序依次为d,e,f(对应的目标任务为A，B，C)。
又如，用户在终端设备上对智能设备设定离家模式，选择的日期与各个日期的时间段为2019年10月2号至2019年10月3号的22:00-23:00，并选择多个待执行的任务为A、B、C；则任务信息包括多个待执行的任务为A、B、C以及2019年10月2号至2019年10月7号的22:00-23:00，设第一数量为3，任务确定设备可先基于图2所示实施例的三种可能实现的方式在10月1号的22:00-23:00确定3个执行时刻，10月1号的执行时刻按先后顺序依次为a,b,c(对应的目标任务为A，B，C)。然后按时间常量进行修改的方式确定10月2号和10月3号的执行时刻，其中，10月2号的执行时刻按先后顺序依次为a,b,d(对应的目标任务为A，B，C，d＝c+5分钟)，10月3号的执行时刻按先后顺序依次为d,e,f(对应的目标任务为A，B，C，d＝a-5分钟，e＝b-5分钟，f＝c-5分钟)。以上是对本申请实施例提供的任务确定方法所进行的具体说明，以下将对本申请实施例提供的任务确定设备(可为服务器也可为智能设备)的结构和连接关系进行介绍，图4为本申请实施例提供的任务确定设备的一个结构示意图，请参阅图4，该设备包括：
接收模块401，用于接收任务信息，任务信息包括任务集和目标时间段，其中，任务集包含一个或者多个待执行的任务；
获取模块402，用于获取各个待执行的任务的执行次数；
确定模块403，用于根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，目标任务属于一个或者多个待执行的任务。
可选的，确定模块包括：
第一确定子模块，用于根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻；
第二确定子模块，用于确定在每个执行时刻执行的目标任务；
第一子模块包括：
第一确地单元，用于根据待执行的任务的数量和执行次数确定第一数量；
第二确定单元，用于在目标时间段内确定第一数量的执行时刻。
可选的，第二确定单元还用于：
根据预置条件在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，其中，预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个执行时刻，T2为最后一个执行时刻，Ta为目标时间段的起始时刻，Tb为目标时间段的终止时刻，T为目标时间段，M为第一数量，Ti为第i个执行时刻。
可选的，第二确定单元还用于：
将目标时间段和第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的执行时刻，其中，时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
可选的，当待执行的任务的数量为多个时，第二确定子模块包括：
获取单元，用于获取多个待执行的任务的执行顺序，执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同；
第三确定单元，用于根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个执行时刻执行的目标任务。
可选的，执行顺序还满足第二条件，第二条件为最后一个待执行的任务与智能设备的初始任务相同。
可选的，任务信息还包括各个待执行的任务的执行次数；
获取模块还用于从任务信息中获取各个待执行的任务的执行次数。
可选的，各个待执行的任务的执行次数是预先设定的。
可选的，各个待执行的任务的执行次数是相同的，第一数量为待执行的任务的数量和执行次数的乘积。
本申请还提供了另一种任务确定设备，包括：
接收模块，用于接收任务信息，任务信息包括任务集、第A天的第一时间段和第B天的第二时间段，其中，任务集包含一个或者多个待执行的任务；A与B为不同日期；
获取模块，用于获取各个待执行的任务的执行次数；
第一确定模块，用于根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，以及确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务，第一目标任务属于一个或者多个待执行的任务；
第二确定模块，用于根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，以及确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务，第二目标任务属于一个或者多个待执行的任务；
执行模块，用于在每个第一执行时刻执行第一目标任务以及在每个第二执行时刻执行第二目标任务；
其中，第一数量的第一执行时刻部分时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同；或者第一数量的第一执行时刻的全部时刻与第一数量的第二执行时刻中的全部时刻不同。
可选的，第一确定模块包括：
第一确定子模块，用于根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻；
第二确定子模块，用于确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务。
第一确定子模块包括：
第一确定单元，用于根据待执行的任务的数量和执行次数确定第一数量；
第二确定单元，用于在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻。
可选的，第二确定单元用于：
根据预置条件在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，其中，预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个第一执行时刻，T2为最后一个第一执行时刻，Ta为第一时间段的起始时刻，Tb为第一时间段的终止时刻，T为第一时间段，M为第一数量，Ti为第i个第一执行时刻。
可选的，第二确定单元用于：
将第一时间段和第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的第一执行时刻，其中，时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
可选的，第二确定子模块还用于：
获取多个待执行的任务的执行顺序，执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，智能设备的初始任务属于多个待执行的任务；
根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个第一执行时刻执行的第一目标任务。
可选的，第二确定模块包括：
第三确定子模块，用于根据任务集包含的待执行的任务的数量和执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻；
第四确定子模块，用于确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务；
第三确定子模块包括：
第三确定单元，用于根据待执行的任务的数量和执行次数确定第一数量；
第四确定单元，用于在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻。
可选的，第四确定单元用于根据预置条件在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，其中，预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个第二执行时刻，T2为最后一个第二执行时刻，Ta为第二时间段的起始时刻，Tb为第二时间段的终止时刻，T为第二时间段，M为第一数量，Ti为第i个第二执行时刻。
可选的，第四确定单元用于将第二时间段和第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的第二执行时刻，其中，时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
可选的，第四确定子模块还用于：
获取多个待执行的任务的执行顺序，执行顺序满足第一条件，第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，智能设备的初始任务属于多个待执行的任务；
根据执行顺序，并按照循环执行任务集的方式确定每个第二执行时刻执行的第二目标任务。
可选的，执行顺序还满足第二条件，第二条件为最后一个待执行的任务与智能设备的初始任务相同。
可选的，任务信息还包括各个待执行的任务的执行次数；
获取模块还用于从任务信息中获取各个待执行的任务的执行次数。
可选的，各个待执行的任务的执行次数是预先设定的。
可选的，各个待执行的任务的执行次数是相同的，第一数量为待执行的任务的数量和执行次数的乘积。
需要说明的是，在该设备实施例中各个模块、子模块与单元的具体实现可参考方法实施例的介绍，在此不再赘述。
图5为本申请实施例提供的任务确定设备的一个结构示意图，如图5所示，该任务确定设备包括：该任务确定设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器522可以设置为与存储介质530通信，在服务器500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
服务器500还可以包括一个或一个以上电源526，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口558，和/或，一个或一个以上操作系统541，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述实施例中由任务确定设备所执行的步骤可以基于该图5所示的任务确定设备结构。
本申请实施例还涉及一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述任务确定方法所述的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，设备和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (13)

1.一种任务确定方法，其特征在于，包括：
接收任务信息，所述任务信息包括任务集和目标时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；
获取各个待执行的任务的执行次数；
根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，所述目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务。
2.根据权利要求1所述的任务确定方法，其特征在于，所述根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
根据所述待执行的任务的数量和所述执行次数确定第一数量；
在目标时间段内确定第一数量的执行时刻。
3.根据权利要求2所述的任务确定方法，其特征在于，所述在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
根据预置条件在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，其中，所述预置条件包括：
T1≤Ta+2×(T/M)
T2≥Tb-2×(T/M)
Ti-Ti-1≤3×(T/M)
式中，T1为第一个执行时刻，T2为最后一个执行时刻，Ta为所述目标时间段的起始时刻，Tb为所述目标时间段的终止时刻，T为所述目标时间段，M为所述第一数量，Ti为第i个执行时刻。
4.根据权利要求2所述的任务确定方法，其特征在于，所述在目标时间段内确定第一数量的执行时刻包括：
将所述目标时间段和所述第一数量输入时刻获取模型，得到第一数量的执行时刻，其中，所述时刻获取模型为根据多个样本时间段、与每个样本时间段对应的样本数量以及与每个样本时间段对应的所述样本数量的样本执行时刻训练得到的模型，用于根据输入的时间段与执行时刻的数量确定执行时刻。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的任务确定方法，其特征在于，当所述待执行的任务的数量为多个时，所述确定在每个执行时刻执行的目标任务包括：
获取所述任务集中所述多个待执行的任务的执行顺序，所述执行顺序满足第一条件，所述第一条件为第一个待执行的任务与智能设备的初始任务不同，所述智能设备的初始任务属于所述多个待执行的任务；
根据所述执行顺序，并按照循环执行所述任务集的方式确定每个执行时刻执行的目标任务。
6.根据权利要求5所述的任务确定方法，其特征在于，所述执行顺序还满足第二条件，所述第二条件为最后一个待执行的任务与所述智能设备的初始任务相同。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的任务确定方法，其特征在于，所述任务信息还包括所述各个待执行的任务的执行次数；或者，所述各个待执行的任务的执行次数是预先设定的。
8.根据权利要求1至7任意一项所述的任务确定方法，其特征在于，所述各个待执行的任务的执行次数是相同的，所述第一数量为所述待执行的任务的数量和所述执行次数的乘积。
9.一种任务确定方法，其特征在于，包括：
接收任务信息，所述任务信息包括任务集、第A天的第一时间段和第B天的第二时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；A与B为不同日期；
获取各个待执行的任务的执行次数；
根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，以及确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务，所述第一目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，以及确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务，所述第二目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
其中，第一数量的第一执行时刻部分时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同；或者第一数量的第一执行时刻的全部时刻与第一数量的第二执行时刻中的全部时刻不同。
10.一种任务确定设备，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收任务信息，所述任务信息包括任务集和目标时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；
获取模块，用于获取各个待执行的任务的执行次数；
确定模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在目标时间段内确定第一数量的执行时刻，以及确定在每个执行时刻执行的目标任务，所述目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务。
11.一种任务确定设备，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收任务信息，所述任务信息包括任务集、第A天的第一时间段和第B天的第二时间段，其中，所述任务集包含一个或者多个待执行的任务；A与B为不同日期；
获取模块，用于获取各个待执行的任务的执行次数；
第一确定模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第一时间段内确定第一数量的第一执行时刻，以及确定在每个第一执行时刻执行的第一目标任务，所述第一目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
第二确定模块，用于根据所述任务集包含的待执行的任务的数量和所述执行次数，在第二时间段内确定第一数量的第二执行时刻，以及确定在每个第二执行时刻执行的第二目标任务，所述第二目标任务属于所述一个或者多个待执行的任务；
其中，第一数量的第一执行时刻部分时刻与第一数量的第二执行时刻中的部分时刻相同；或者第一数量的第一执行时刻的全部时刻与第一数量的第二执行时刻中的全部时刻不同。
12.一种任务确定设备，其特征在于，包括：
一个或一个以上中央处理器，存储器，输入输出接口，有线或无线网络接口，电源；
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在所述任务确定设备上执行所述存储器中的指令操作以执行权利要求1至9中任意一项所述的任务确定方法；或者，所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在所述任务确定设备上执行所述存储器中的指令操作以执行权利要求10所述的任务确定方法。
13.一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至9中任意一项所述的任务确定方法；或者，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求10所述的任务确定方法。
CN201911321698.6A 2019-12-17 2019-12-17 一种任务确定方法及相关设备 Active CN110990144B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911321698.6A CN110990144B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 一种任务确定方法及相关设备
US17/039,947 US11762686B2 (en) 2019-12-17 2020-09-30 Control system for artificial intelligence device and method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911321698.6A CN110990144B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 一种任务确定方法及相关设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110990144A true CN110990144A (zh) 2020-04-10
CN110990144B CN110990144B (zh) 2022-11-08

Family

ID=70065621

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911321698.6A Active CN110990144B (zh) 2019-12-17 2019-12-17 一种任务确定方法及相关设备

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11762686B2 (zh)
CN (1) CN110990144B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112988359A (zh) * 2021-04-26 2021-06-18 成都淞幸科技有限责任公司 一种基于定时调度的采集任务智能分配方法及系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11301269B1 (en) * 2020-10-14 2022-04-12 UiPath, Inc. Determining sequences of interactions, process extraction, and robot generation using artificial intelligence / machine learning models

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1601474A (zh) * 2003-09-26 2005-03-30 株式会社东芝 执行实时操作的方法和系统
US20150026699A1 (en) * 2013-07-18 2015-01-22 Fujitsu Limited Information acquisition method and information acquisition apparatus
CN106021799A (zh) * 2016-06-06 2016-10-12 北京航空航天大学 机载电子产品仿真分析用例生成方法
CN107229440A (zh) * 2016-03-24 2017-10-03 卡西欧计算机株式会社 通信设备及方法、信息显示装置及方法、记录介质
CN107608779A (zh) * 2017-10-25 2018-01-19 北京图森未来科技有限公司 一种任务执行方法及装置、嵌入式设备
US20180046505A1 (en) * 2016-08-12 2018-02-15 Fujitsu Limited Parallel processing apparatus and job management method
CN107909668A (zh) * 2017-11-16 2018-04-13 中国平安人寿保险股份有限公司 一种签到方法及终端设备
CN108279971A (zh) * 2018-01-26 2018-07-13 中国银行股份有限公司 一种定时执行任务的方法及装置
CN109345887A (zh) * 2018-09-29 2019-02-15 北京猎户星空科技有限公司 任务执行时长的获取方法、装置及电子设备
CN109426554A (zh) * 2017-08-22 2019-03-05 中移（杭州）信息技术有限公司 一种服务器的定时实现方法及装置
CN109597680A (zh) * 2018-10-22 2019-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 任务排队响应参数估算方法及装置
CN109901919A (zh) * 2017-12-08 2019-06-18 北京京东尚科信息技术有限公司 信息输出方法和装置
CN110069329A (zh) * 2019-04-15 2019-07-30 北京达佳互联信息技术有限公司 一种任务处理方法、装置、服务器及存储介质
CN110297703A (zh) * 2019-06-11 2019-10-01 国网江苏省电力有限公司 一种在实时仿真系统中模拟硬件任务调度的方法及装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11176129B2 (en) * 2018-09-30 2021-11-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Methods for automatic selection of degrees of parallelism for efficient execution of queries in a database system
US11637748B2 (en) * 2019-08-28 2023-04-25 Microstrategy Incorporated Self-optimization of computing environments
CN112685224A (zh) * 2019-10-17 2021-04-20 伊姆西Ip控股有限责任公司 任务管理的方法、设备和计算机程序产品
US11360778B2 (en) * 2019-12-11 2022-06-14 Oracle International Corporation Dynamic insights extraction and trend prediction

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1601474A (zh) * 2003-09-26 2005-03-30 株式会社东芝 执行实时操作的方法和系统
US20150026699A1 (en) * 2013-07-18 2015-01-22 Fujitsu Limited Information acquisition method and information acquisition apparatus
CN107229440A (zh) * 2016-03-24 2017-10-03 卡西欧计算机株式会社 通信设备及方法、信息显示装置及方法、记录介质
CN106021799A (zh) * 2016-06-06 2016-10-12 北京航空航天大学 机载电子产品仿真分析用例生成方法
US20180046505A1 (en) * 2016-08-12 2018-02-15 Fujitsu Limited Parallel processing apparatus and job management method
CN109426554A (zh) * 2017-08-22 2019-03-05 中移（杭州）信息技术有限公司 一种服务器的定时实现方法及装置
CN107608779A (zh) * 2017-10-25 2018-01-19 北京图森未来科技有限公司 一种任务执行方法及装置、嵌入式设备
CN107909668A (zh) * 2017-11-16 2018-04-13 中国平安人寿保险股份有限公司 一种签到方法及终端设备
CN109901919A (zh) * 2017-12-08 2019-06-18 北京京东尚科信息技术有限公司 信息输出方法和装置
CN108279971A (zh) * 2018-01-26 2018-07-13 中国银行股份有限公司 一种定时执行任务的方法及装置
CN109345887A (zh) * 2018-09-29 2019-02-15 北京猎户星空科技有限公司 任务执行时长的获取方法、装置及电子设备
CN109597680A (zh) * 2018-10-22 2019-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 任务排队响应参数估算方法及装置
CN110069329A (zh) * 2019-04-15 2019-07-30 北京达佳互联信息技术有限公司 一种任务处理方法、装置、服务器及存储介质
CN110297703A (zh) * 2019-06-11 2019-10-01 国网江苏省电力有限公司 一种在实时仿真系统中模拟硬件任务调度的方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YUNYI JIA等: "Allocating Multiple Types of Tasks to Heterogeneous Agents Based on the Theory of Comparative Advantage", 《JOURNAL OF ROBOTICS》 *
孔德凯: "基于Map/Reduce模型的任务调度算法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
魏永来等: "基于混合禁忌蝙蝠算法的AGV物料配送调度研究", 《组合机床与自动化加工技术》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112988359A (zh) * 2021-04-26 2021-06-18 成都淞幸科技有限责任公司 一种基于定时调度的采集任务智能分配方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
US11762686B2 (en) 2023-09-19
CN110990144B (zh) 2022-11-08
US20210182100A1 (en) 2021-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ozturk et al. Extracting priority rules for dynamic multi-objective flexible job shop scheduling problems using gene expression programming
CN110990144B (zh) 一种任务确定方法及相关设备
CN112506444A (zh) 基于Kubernetes集群的扩缩容控制方法和装置、电子设备
US11221743B2 (en) Information processing method, terminal, server, and computer storage medium
CN109840111B (zh) 一种图形化的业务处理系统和方法
CN105824639B (zh) 进度估算方法及装置
JP2016501404A (ja) アプリケーション・ソフトウェアの表示方法及びデバイス
Konstantinou et al. Tiramola: elastic nosql provisioning through a cloud management platform
US20200012507A1 (en) Control system for microkernel architecture of industrial server and industrial server comprising the same
CN110321273A (zh) 一种业务统计方法及装置
US10313430B2 (en) Distributed method and apparatus for processing streaming data
CN110750567A (zh) 一种基于智能衣柜的穿搭数据生成方法及系统
CN111901485B (zh) 外呼系统的控制方法及装置
CN111143045A (zh) 智能家居操作系统的任务调度方法及装置、存储介质
CN110532081B (zh) 一种定时任务处理方法及装置
CN112559156A (zh) 一种多依赖任务分组管理方法、装置、设备及存储介质
CN112130458A (zh) 目标设备的控制方法及装置、存储介质、电子装置
CN110287202A (zh) 数据更新方法、装置、电子设备及存储介质
WO2023159821A1 (zh) 操作行为的确定方法和装置、存储介质及电子装置
Vondra et al. Maximizing utilization in private iaas clouds with heterogenous load through time series forecasting
CN114741172A (zh) 人工智能模型的算子调度方法、装置、设备及存储介质
CN111026546A (zh) 一种任务的调度方法、装置、存储介质及电子装置
Vallabhajosyula et al. Establishing a Generalizable Framework for Generating Cost-Aware Training Data and Building Unique Context-Aware Walltime Prediction Regression Models
CN114003252A (zh) 配置文件自动更新方法、系统、终端及存储介质
CN111552545A (zh) 任务的执行处理方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant