CN117974090A - 一种基于云计算资源分配的会议排程方法和系统 - Google Patents

一种基于云计算资源分配的会议排程方法和系统 Download PDF

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CN117974090A CN202410195778.6A CN202410195778A CN117974090A CN 117974090 A CN117974090 A CN 117974090A CN 202410195778 A CN202410195778 A CN 202410195778A CN 117974090 A CN117974090 A CN 117974090A
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Abstract

本发明公开了一种基于云计算资源分配的会议排程方法和系统,所述方法包括:收集并存储各个会议的预约需求;当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级;与位置服务对接,获取会议室的可用信息;基于所有已预约会议的预约需求、优先级、会议室的可用信息、资源池信息为所有已预约会议确定会议排程,所述会议排程包括所有已预约会议的会议开始时间;按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源。本发明通过智能化的集成排程和资源分配机制,提高了会议管理的效率和参与者的会议体验。

Description

一种基于云计算资源分配的会议排程方法和系统
技术领域
本发明属于计算机技术领域,尤其涉及一种基于云计算资源分配的会议排程方法和系统。
背景技术
随着信息技术的快速发展,企业和组织越来越依赖于高效的会议管理系统来协调日常工作和项目计划。尤其是在云计算技术日益普及的今天,利用云资源进行会议排程和管理已成为提高工作效率的重要途径。传统的会议排程方法主要依赖于人工操作,不仅耗时耗力,而且在资源分配上存在不少局限性,如难以实时反映会议室和云计算资源的当前状态,难以适应快速变化的会议需求,以及在优先级判定和资源优化方面的不足。
现有的技术在处理会议预约需求时,往往无法充分考虑会议的重要性、参与者的地位以及云资源的最优配置。此外,现有系统在实体会议室和云资源之间很少实现动态同步和智能化调度,导致会议资源的使用效率不高,无法满足日益复杂的商务环境对会议排程的要求。因此,有必要开发一种新的会议排程方法,以充分利用云计算资源,提高会议排程的智能化水平和资源利用率,使能更高效地管理会议资源,优化云资源的分配,提升会议的组织效率和参与者体验,满足现代企业高效协作和云服务集成的需求。
发明内容
针对上述现有技术中存在的缺陷,本发明提供一种基于云计算资源分配的会议排程方法,所述方法包括:
收集并存储各个会议的预约需求;
当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级;
与位置服务对接,获取会议室的可用信息;
基于所有已预约会议的预约需求、优先级、会议室的可用信息、资源池信息为所有已预约会议确定会议排程,所述会议排程包括所有已预约会议的会议开始时间;
按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源。
其中,所述步骤1中需求收集和表示,对于多人多点协作的会议,需求收集需要包括每个参与点的信息;会议需求至少包括:
ti:第i个会议的时长;
pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量;
cij:第i个会议在第j个参与点所需的云资源类型;
listi:第i个会议参与者的名单;
第i个会议的最迟开始时间长度。
其中,为每种云计算资源定义一个类别和参数,云计算资源类别包括:文档共享资源、语音通信资源、视频会议资源。
其中,当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级,包括根据以下步骤确定会议的优先级:对于会议i的第k个参与者的级别,通过名单listi查询其级别Lik;Lik:第i个会议中第k个参与者的级别;
基于以下参数确定会议的优先级:
ti:第i个会议所需的时间;
pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量;
Lik:第i个会议中第k个参与者的级别;
di:第i个会议的时长;
第i个会议的最迟开始时间长度;
计算参会者的平均级别
找出参会者的最高级别
其中,m是会议i的参与点数量;
计算综合级别因子:
其中α是介于0和1之间的权重参数,用来平衡平均级别和最高级别的影响;
之后计算会议紧急程度评分Ui,根据最迟开始时间确定会议紧急程度评分Ui,具体为:/>
计算会议时长评分Di
计算会议优先级得分Pi
其中, wU、wD是对应的权重系数。其中,所述与位置服务对接,获取实体会议室的可用信息,包括获取所有已预约会议的参与点,获取对应的所有参与点的可用会议室信息;利用位置服务API接口来获取每个参与点的会议室当前状态,包括查询会议室在指定时间段内是否处于维护或升级状态;
从解析的数据中过滤出在所需时间段内不处于维护状态的会议室,统计每个参与点j的会议室的数量Rj
其中,所述基于所有已预约会议的预约需求、优先级、实体会议室的可用信息在资源池中为所有已预约会议确定可用资源,包括:
基于某一已预约会议的预约需求中的会议时长参数和所述会议的优先级得分计算所述会议的信息熵;
之后,基于所有已预约会议的信息熵来获得最初始化的会议排程,使得所有会议的折现信息熵最大化,同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的
其中,所述基于所有已预约会议的预约需求、优先级、实体会议室的可用信息在资源池中为所有已预约会议确定可用资源,进一步包括:对所述初始化的会议排程进行二次优化,包括计算每一参与点在每一时段的所有预约会议所需的云资源类型,通过优化算法的使得所有参与点的云资源类型的平均利用率实现最大化,以及使得所有会议在排程中的位置相比于初始化会议排程结果的变化率最小;同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的以及,迭代次数满足预设次数,或者迭代后会议排程和前次会议排程的结果小于预设阈值时,停止迭代,得到最终的会议排程结果。
其中,对于所述步骤S3的目标函数,进行二次优化的目标是最大化所有参与点的云资源类型的平均利用率,并最小化排程的变化率;
其中,| T|表示时间段的总数;α和β是权重因子,
其中,文档共享资源利用率、语音通信资源利用率、视频会议资源利用率的计算方法如下:
文档共享资源的资源利用率
语音通信资源的资源利用率
视频会议资源的资源利用率
其中yijt是一个二元变量,当yijt=1时,表示会议i在地点j在时间点t开始;当yijt=0时,则表示不在该时间点开始;
n:参与点的数量;
M:所有预约会议的集合;
δi:第i个会议在初始化排程和优化后排程之间位置的变化,如果会议i的时间发生变化,则为1,否则为0;
DSi:会议i需要的文档共享资源量;
VCi:会议i需要的语音通信资源量;
yMi:会议i需要的视频会议资源量;
总可用DS带宽ji,,总可用VC带宽j,t,总可用VM带宽j,t:第j个参与点在时间t的总可用文档共享、语音通信、视频会议资源量。
其中,按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源,包括根据最终会议排程结果,从资源池中按照对应会议的云计算资源类型分配相应的云资源,以及按照会议的参与人所在的地点,安排所述时间段内的所在地点的会议室。
本发明还公开了一种基于云计算资源分配的会议排程系统,用于执行前述的基于云计算资源分配的会议排程方法,所述系统包括以下组件:
资源池,包含所有可用的云计算资源类型;
会议需求组件,用于收集每个会议的会议预约需求;
位置服务组件,用于为会议室位置提供状态信息;
会议排程器,负责基于会议预约需求和各类资源进行排程,并对每一会议从资源池中分配云资源。
本发明通过将会议的重要性和参与者的地位作为排程的因素之一,确保关键会议获得适时的资源分配,避免了重要会议因资源分配不当而出现的延误或取消。本发明允许更精确地根据会议的需求和优先级分配资源,从而减少空闲和过度预订的情况,提高了资源池的整体效率。本发明的自动化会议排程和资源分配减少了对人工安排和修改会议排程的需求,节省了为了组织会议的组织时间,提高了会议排程的效率。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述,本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中,以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式,并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分,其中:
图1是示出根据本发明实施例的一种基于云计算资源分配的会议排程方法的流程图;
图2是示出根据本发明实施例的一种基于云计算资源分配的会议排程系统的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义,“多种”一般包含至少两种。
应当理解,尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……,但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如,在不脱离本发明实施例范围的情况下,第一……也可以被称为第二……,类似地,第二……也可以被称为第一……。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
取决于语境,如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
还需要说明的是,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商品或者装置不仅包括那些要素,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商品或者装置所固有的要素。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商品或者装置中还存在另外的相同要素。
常规的会议排程方法可能无法充分考虑会议的重要性、参与者地位和实体会议室的实时可用性,导致资源分配不均和会议冲突。本发明通过集成会议的预约需求、优先级和实体会议室的可用性信息,提供一个更加高效和动态的会议排程方案。在云计算环境中,云资源的动态分配是一个挑战,特别是当涉及到多个会议和不同类型的资源需求时。基于上述问题,本发明针对已预约的会议动态地分配云资源,优化了资源的利用率,减少了资源浪费。
如图1所示,本发明公开了一种基于云计算资源分配的会议排程方法,所述方法包括:
收集并存储各个会议的预约需求,所述预约需求包括时间、参与者、需要的云资源类型、时长;
当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级;
与位置服务对接,获取会议室的可用信息;
基于所有已预约会议的预约需求、优先级、会议室的可用信息、资源池信息为所有已预约会议确定会议排程,所述会议排程包括所有已预约会议的会议开始时间;
按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源。
本发明通过将会议的重要性和参与者的地位作为排程的因素之一,确保关键会议获得适时的资源分配,避免了重要会议因资源分配不当而出现的延误或取消。本发明允许更精确地根据会议的需求和优先级分配资源,从而减少空闲和过度预订的情况,提高了资源池的整体效率。本发明的自动化会议排程和资源分配减少了对人工安排和修改会议排程的需求,节省了为了组织会议的组织时间,提高了会议排程的效率。如图2所示,所述云计算资源分配的会议排程系统中需要定义以下组件:
资源池,包含所有可用的云计算资源类型;,包括文档共享(DS)共享资源、语音通信(VC)共享资源、视频会议(VM)共享资源。会议需求组件,用于收集每个会议的会议月月需求;
位置服务组件,用于为会议室物理位置提供实时状态信息。
会议排程器,负责根据会议预约需求和各类资源进行排程,并对每一会议从资源池中分配云资源。
其中,资源池是一个集中式的存储库,包含了所有可用的共享云计算资源。会议排程器根据会议需求,从资源池中查询和分配相应的云资源。
其中,会议需求组件负责收集和存储每个会议的具体需求,包括所需的时间、参与者、资源类型和时长。会议需求组件将收集到的信息传递给会议排程器,以便排程器能够了解每个会议对资源的需求并据此进行排程。
其中,位置服务组件负责提供实体会议室的实时信息,包括会议室的位置、可用性状态。
会议排程器需要利用实体会议室的实时信息来确定会议排程的限制信息。
其中,会议排程器是系统的核心,它根据会议需求组件提供的需求和位置服务组件提供的实体会议室信息,以及资源池中的资源状况进行智能排程。
会议排程器不仅需要与资源池、会议需求组件和位置服务组件有双向通信以获取信息和更新排程结果,也需要对外提供排程结果,以便参与者和会议组织方了解会议安排和资源分配情况。其中,所述会议排程器可以实时接收数据,然后以预设周期才触发会议智能排程功能(例如4小时)。
在某一实施例中,所述云计算资源分配的会议排程系统的工作机制为:会议需求组件接收到新的会议预约需求后,将这些需求存储并传递给会议排程器。
位置服务组件实时更新并提供会议室的可用性信息给会议排程器。
会议排程器综合考虑会议需求、实体会议室的可用性以及资源池的资源状况,进行智能排程。
会议排程器从资源池中选择合适的云计算资源,并分配给相应的会议。会议排程器更新会议的开始时间和资源分配状态,并通知相关的参与者和组织方。
在某一实施例中,步骤1中需求收集和表示,对于多人多点协作的会议,需求收集需要包括每个参与点的信息。因此,会议需求表示可以扩展为:
ti:第i个会议的时长。
pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量。
cij:第i个会议在第j个参与点所需的云资源类型。
listi:第i个会议参与者的名单。
第i个会议的最迟开始时间长度。
在某一实施例中,定义资源类型和需求,需要为每种云计算资源定义一个类别和参数,云计算资源类别和参数定义如下:
文档共享资源(DS):
bandwidth:分档分享所需的带宽(例如:Mbps)。
storage:所需的存储空间量(例如:GB)。
语音通信资源(VC):
bandwidth:语音通信所需的带宽(例如:Mbps)。
latency:可接受的最大延迟(例如:ms)。
视频会议资源(VM):
bandwidth:视频会议所需的带宽(例如:Mbps)。
resolution:需要的视频分辨率(例如:1080p)。
即云资源类型cij可以进一步定义为包含其参数的结构:
所述参数的定义可以是用户根据预选项选择的参数,或者是在滑动条上根据需要设置的。
在某一实施例中,收集各个会议的需求,包括在提交会议需求MR时,指定其需要的云资源类型及其参数,例如需要的bandwidth或storage大小。
在某一实施例中,当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级,包括根据以下步骤确定会议的优先级:
查询每个参会者的级别:对于会议i的第k个参与者的级别,通过名单listi查询其级别Lik。Lik:第i个会议中第k个参与者的级别。
基于以下参数确定会议的优先级:
ti:第i个会议所需的时间。
Pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量。
Lik:第i个会议中第k个参与者的级别。
di:第i个会议的时长。
第i个会议的最迟开始时间长度。
计算参会者的平均级别
找出参会者的最高级别
其中,m是会议i的参与点数量。
计算综合级别因子:
其中α是介于0和1之间的权重参数,用来平衡平均级别和最高级别的影响。
之后计算会议紧急程度评分Ui,根据最迟开始时间确定会议紧急
程度评分Ui,具体为:
计算会议时长评分Di
计算会议优先级得分Pi
其中, wU、wD是对应的权重系数。在某一实施例中,与位置服务对接,获取实体会议室的可用信息,包括获取所有已预约会议的参与点(如不同办公地点),获取对应的所有参与点的可用会议室信息,避免因设备维护、升级导致预约的会议室不可用的情况。
为了与位置服务对接并获取实体会议室的可用信息,
首先需要确定参与点,列出所有会举行会议的地点,包括不同的办公地点(如办公园区A、办公园区B、办公园区C等)。
利用位置服务API接口来获取每个参与点的会议室当前状态,包括查询会议室在指定时间段内是否处于维护或升级状态,这些状态可能影响会议室的可用性。
从解析的数据中过滤出在所需时间段内不处于维护状态的会议室,统计每个参与点j的会议室的数量Rj
确保系统能够实时更新会议室的状态,以反映最新的可用性信息。在某一实施例中,基于所有已预约会议的预约需求、优先级、实体会议室的可用信息在资源池中为所有已预约会议确定可用资源,包括:步骤S1,基于某一已预约会议的预约需求中的会议时长参数和所述会议的优先级得分计算所述会议的信息熵。
步骤S2,基于所有已预约会议的信息熵来获得最初始化的会议排程,使得所有会议的折现信息熵最大化,同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的
步骤S3,对初始化的会议排程进行二次优化,包括计算每一参与点在每一时段的所有预约会议所需的云资源类型,通过优化算法的使得所有参与点的云资源类型的平均利用率实现最大化,以及使得所有会议在排程中的位置相比于初始化会议排程结果的变化率最小。同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的
步骤S4,迭代次数满足预设次数,或者迭代后会议排程和前次会议排程的结果小于预设阈值时,停止迭代。
步骤S5,得到最终的会议排程结果。
在某一实施例中,基于某一已预约会议的预约需求中的会议时长参数和所述会议的优先级得分计算所述会议的信息熵,包括:
对于第i个会议,总的参与者数量是所有参与点参与者数量的总和:
第j个参与点的参与者数量占总参与者数量的比例Pij定义为:会议的信息熵E(Mi)可以通过以下公式计算:
所述步骤S2中,基于所有已预约会议的信息熵来获得最初始化的会议排程,使得所有会议的折现信息熵之和最大化,同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的包括:
根据Pi,ti,Pij计算每个会议的信息熵E(Mi)。设置折现率r和评估开始时间点S0。定义目标函数以最大化折现信息熵之和。形式化上述的约束条件。
问题规模不大,因此使用数学规划方法和工具(CPLEX)来求解约束优化问题。
优化过程中,结果需要满足所有会议室数量限制和最迟开始时间限制。输出基于信息熵优化后的会议排程,包括每个会议的开始时间Si和预期的信息熵增益。所述步骤S2中的初始化的会议排程为所述基于信息熵优化后的会议排程。
在某一实施例中,根据Pi,ti,Pij计算每个会议的信息熵E(Mi)。设置折现率r和评估开始时间点S0,定义目标函数以最大化折现信息熵之和,形式化上述的约束条件,包括:
为了所有会议的折现信息熵之和,首先根据Pi,ti,Pij计算每个会议的信息熵E(Mi),然后计算每个会议的折现信息熵D(E(Mi)),其计算方式为:
其中S0是评估开始时的时间点。
优化目标为最大化所有会议的折现信息熵之和F1:
优化过程中的约束条件包括:
1.会议室数量限制:在任何给定时刻,进行的会议数量不能超过任一参与点的可用会议室数量。对于每个时间点t和在每个参与点j预约会议i的数量需要小于参与点j的会议室数量,有:∑i∈M(t)Ij,i≤Rj
其中,M(t)是在时间t正在进行的会议集合,Ij,i是指示函数,如果会议i在时间t在参与点j进行,则Ij,i=1,否则为0,Rj是参与点j的可用会议室数量。
2.会议最迟开始时间:每个会议i的开始时间Si不得晚于其最迟开始时间D(timei):
Si≤D(timei)。
其中,所述步骤S2中的公式参数定义如下:
n:参与点的数量。
M:所有已预约会议的集合。
E(Mi):第i个会议的信息熵。
Pi:第i个会议的优先级得分。
ti:第i个会议的时长。
Pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量占总参与者数量的比例。
第i个会议的最迟开始时间。
Si:第i个会议的开始时间。
r:折现率,用于折现信息熵。
Rj:第j个参与点的可用会议室数量。
Ij,i:指示第i个会议是否在第j个参与点在时间t进行的指示函数,Ij,i=1表示会议i需要在参与点j预约实体会议室,否则Ij,i=0。
M(t):在时间t正在进行的会议集合。
在某一实施例中,使用数学规划方法和工具(CPLEX、Gurobi等)来求解约束优化问题。
优化过程中,结果需要满足所有会议室数量限制和最迟开始时间限制。在使用数学规划方法和工具(如CPLEX或Gurobi)求解约束优化问题时,会议时间的调整方向将受到目标函数和约束条件的共同影响。其中,目标函数旨在最大化折现信息熵的总和。会议的信息熵随时间的推移而折现,这意味着如果一个会议可以被安排在较早的时间,它的折现信息熵将更高。因此,在不违反约束条件的前提下,优化算法倾向于将会议安排在尽可能早的时间。此外,由于信息熵基于优先级得分,因此如果会议有不同的优先级,则优先算法会倾向于高优先级的会议会被优先安排在更优的时间段。
对于约束条件的影响,在特定时间点,会议室的可用性是有限的。如果在某个时间段内会议室资源紧张,则优化算法会将一些会议推迟到会议室相对空闲的时间段,以满足会议室数量的限制。此外,优化算法需要确保会议不会延迟到这个时间之后开始。这个约束条件对会议时间的调整方向施加了一个硬性限制。
在某一实施例中,r是对应于分钟(min)的折现率,它用于计算会议信息熵的现值(按分钟为时间单位进行折现)。折现率的选择通常取决于多种因素,包括时间偏好、会议的紧急程度、参与者的时间价值等。本发明中,通过对不同会议性质确定具体的r值,可根据预约会议的属性在对应关系表中查找并确定该会议属性对应的信息熵折现率。
例如,下表给出几种预约会议的属性与信息熵折现值的对应关系。
会议类型 折现率r
常规会议 0.03
紧急会议 0.1
策略会议 0.05
员工培训 0.02
在某一实施例中,步骤S3的目标是在满足会议室数量约束和每个会议最迟开始时间的约束的前提下,对初始化的会议排程进行二次优化,以实现所有参与点的云资源类型的平均利用率最大化,并且尽量减少与初始会议排程的变动。
所述步骤S3包括以下具体优化过程:
对于所述步骤S3的目标函数,进行二次优化的目标是最大化所有参与点的云资源类型的平均利用率,并最小化排程的变化率。
其中,|T|表示时间段的总数。α和β是权重因子,例如α=0.8,β=1.1。目标函数中,t和T被用来帮助定义会议的开始时间,并确保这个开始时间是在所有地点j以及所有可能的时间点t上一致的。
其中,文档共享资源利用率、语音通信资源利用率、视频会议资源利用率的计算方法如下:
文档共享资源(DS)的资源利用率
语音通信资源(VC)的资源利用率
视频会议资源(VM)的资源利用率
每个会议i应有一个唯一的开始时间Si,且对于所有的参与点j,开始时间应当相同。基于上述模型可以通过yijt来定义Si,其中yijt是一个二元变量,如果会议i在时间t在任意参与点j开始,则yijt=1,否则为0。在调度和优化问题中,T提供了所有可能的时间点的集合,而对于一个给定的i和j,yijt就是一个决策变量,表示是否在时间点t为会议i在地点j安排了开始时间。当yijt=1时,表示会议i在地点j在时间点t开始;当yijt=0时,则表示不在该时间点开始。
具体地,约束条件可以保证每个会议在所有地点开始的时间都是相同的:
上面的约束条件表明,对于任何给定的会议i,在所有参与点j上的yijt变量将保证Si计算出一个唯一的时间值t,前提是对于所有的j,在时间t处yijt必须相同。
添加以下额外的约束以确保每个会议i只在一个时间点开始:确保了每个会议i在每个地点j只有一个时间t被选中开始。
以及,为了确保每个会议在所有地点开始的时间都是相同的,添加以下的一致性约束:
表明对于每个会议i,在任两个地点j和k以及任意时间t,yijt的值必须相同,从而保证了开始时间在所有地点的一致性。
通过这些约束和优化模型,可以对基于包含yijt的优化目标函数进行优化得出对每一个会议求解的最优的开始时间Si
此外,优化过程中的约束条件还包括:
1.会议室数量限制:在任何给定时刻,进行的会议数量不能超过任一参与点的可用会议室数量。对于每个时间点t和在每个参与点j预约会议i的数量需要小于参与点j的会议室数量,有:∑i∈M(t)Ij,i≤Rj
其中,M(t)是在时间t正在进行的会议集合,Ij,i是指示函数,如果会议i在时间t在参与点j进行,则Ij,i=1,否则为0,Rj是参与点j的可用会议室数量。
2.会议最迟开始时间:每个会议i的开始时间Si不得晚于其最迟开始时间D(timei):
Si≤D(timei)。
3.排程变化率约束:
其中,是初始排程决策变量,如果会议i最初被安排在第j个参与点且时间为t,则为1,否则为0。
4.资源需求约束:
DSi·yijt≤总可用DS带宽
VCi·yijt≤总可用VC带宽
VMi·yijt≤总可用VM带宽
以确保了每个会议的资源需求不会超过任何参与点在任何时间的资源提供能力。
所述步骤S3中的公式参数定义如下:
M:所有预约会议的集合。
n:参与点的数量。
Rj:第j个参与点的可用会议室数量。
Ij,i:如果会议i可以在参与点j进行,则为1,否则为0。
DSi:会议i需要的文档共享资源量。
VCi:会议i需要的语音通信资源量。
VMi:会议i需要的视频会议资源量。
总可用DS带宽ji,,总可用VC带宽j,t,总可用VM带宽j,t:第j个参与点在时间t的总可用文档共享、语音通信、视频会议资源量。
Si:第i个会议的开始时间。
第i个会议的最迟开始时间。
以及,定义云资源相关的决策变量yijt
yijt:如果第i个会议在第j个参与点在时间t进行,则为1,否则为0。
定义云资源利用率相关的参数:
第j个参与点在时间t的文档共享资源利用率。
第j个参与点在时间t的语音通信资源利用率。
第j个参与点在时间t的视频会议资源利用率。
M(t):在时间t正在进行的会议集合。
t:时间点或时间段的索引。
T:整个时间范围或时间地平线的集合。
定义排程变化率相关的参数变量δi
δi:第i个会议在初始化排程和优化后排程之间位置的变化,如果会议i的时间发生变化,则为1,否则为0。
在某一实施例中,使用CPLEX求解器求解,当所述目标和约束被表达为线性方程,并使用CPLEX等求解器来求解这个问题。
使用适CPLEX提供的API,将MILP模型转换为CPLEX格式,然后添加目标函数和约束。
调用CPLEX求解器来找到最优解或者一个可行解。CPLEX会尝试找到满足所有约束条件并最大化或最小化目标函数的解。CPLEX执行完成迭代次数后,根据CPLEX的相应API来查询解决方案的状态和值。在某一实施例中,按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源,包括根据最终会议排程结果,从资源池中按照对应会议的云计算资源类型分配相应的云资源,以及按照会议的参与人所在的地点,安排所述时间段内的所在地点的会议室。
根据预定方案确定所有会议的时间、持续时间和参与者。
根据每次会议的具体需求(存储空间、网络带宽等),从资源池中分配相应类型的云计算资源。
根据会议在时间段内的安排,以及参与者所在地点,安排至少一个会议室。
在某一实施例中,在得到会议排程结果后,在会议开始前通过会议安排的界面,或者短信和电话通知所有参会者前往预定的会议室参加会议,并通知所有参会者所述会议的云资源类型。
在得到会议排程结果后,具体的会议通知和资源信息传达流程可以分为以下步骤:
通过会议安排系统的用户界面,发送电子通知给所有预定的参会者。这些通知包含会议的时间、地点、议程和其他相关信息。
如果系统集成了短信或电话通知功能,它也可以自动向参会者发送短信或拨打电话通知会议的相关细节。
通知中要明确指出会议室的位置,如果参会者位于不同地点,还应提供各个地点对应的会议室信息。
可以提供会议室的数字地图或方位指引,帮助远程参会者找到会议室的确切位置。
通知中应包含会议所使用的云资源类型的详细信息,包括但不限于视频会议软件、共享文档平台等。
系统可以设置为接收参会者的确认回复,以确保每个人都已经收到通知并知晓会议的细节。
对于没有确认收到通知的参会者,再次发送通知或直接联系确认。
本发明通过将会议的重要性和参与者的地位作为排程的因素之一,确保关键会议获得适时的资源分配,避免了重要会议因资源分配不当而出现的延误或取消。本发明允许更精确地根据会议的需求和优先级分配资源,从而减少空闲和过度预订的情况,提高了资源池的整体效率。本发明的自动化会议排程和资源分配减少了对人工安排和修改会议排程的需求,节省了为了组织会议的组织时间,提高了会议排程的效率。
本发明通过智能化的集成排程和资源分配机制,提高了会议管理的效率和参与者的会议体验。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
以上介绍了本发明的较佳实施方式,旨在使得本发明的精神更加清楚和便于理解,并不是为了限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的修改、替换、改进,均应包含在本发明所附的权利要求概括的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云计算资源分配的会议排程方法,所述方法包括:
收集并存储各个会议的预约需求;
当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级;
与位置服务对接,获取会议室的可用信息;
基于所有已预约会议的预约需求、优先级、会议室的可用信息、资源池信息为所有已预约会议确定会议排程,所述会议排程包括所有已预约会议的会议开始时间;
按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源。
2.如权利要求1所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,所述步骤1中需求收集和表示,对于多人多点协作的会议,需求收集需要包括每个参与点的信息;会议需求至少包括:
ti:第i个会议的时长;
pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量;
cij:第i个会议在第j个参与点所需的云资源类型;
listi:第i个会议参与者的名单;
第i个会议的最迟开始时间长度。
3.如权利要求2所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,为每种云计算资源定义一个类别和参数,云计算资源类别包括:文档共享资源、语音通信资源、视频会议资源。
4.如权利要求1所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,
当检测到会议的预约需求时,根据会议的重要性和参与者的地位等因素确定会议的优先级,包括根据以下步骤确定会议的优先级:
对于会议i的第k个参与者的级别,通过名单listi查询其级别Lik;Lik:第i个会议中第k个参与者的级别;
基于以下参数确定会议的优先级:
ti:第i个会议所需的时间;
pij:第i个会议在第j个参与点的参与者数量;
Lik:第i个会议中第k个参与者的级别;
di:第i个会议的时长;
第i个会议的最迟开始时间长度;
计算参会者的平均级别
找出参会者的最高级别
其中,m是会议i的参与点数量;
计算综合级别因子:
其中α是介于0和1之间的权重参数,用来平衡平均级别和最高级别的影响;
之后计算会议紧急程度评分Ui,根据最迟开始时间确定会议紧急程度评分Ui,具体为:/>
计算会议时长评分Di
计算会议优先级得分Pi
其中,wU、wD是对应的权重系数。
5.如权利要求1所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,所述与位置服务对接,获取实体会议室的可用信息,包括获取所有已预约会议的参与点,获取对应的所有参与点的可用会议室信息;
利用位置服务API接口来获取每个参与点的会议室当前状态,包括查询会议室在指定时间段内是否处于维护或升级状态;
从解析的数据中过滤出在所需时间段内不处于维护状态的会议室,统计每个参与点j的会议室的数量Rj
6.如权利要求1所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,所述基于所有已预约会议的预约需求、优先级、实体会议室的可用信息在资源池中为所有已预约会议确定可用资源,包括:
基于某一已预约会议的预约需求中的会议时长参数和所述会议的优先级得分计算所述会议的信息熵;
之后,基于所有已预约会议的信息熵来获得最初始化的会议排程,使得所有会议的折现信息熵最大化,同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的
7.如权利要求6所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,所述基于所有已预约会议的预约需求、优先级、实体会议室的可用信息在资源池中为所有已预约会议确定可用资源,进一步包括:
对所述初始化的会议排程进行二次优化,包括计算每一参与点在每一时段的所有预约会议所需的云资源类型,通过优化算法的使得所有参与点的云资源类型的平均利用率实现最大化,以及使得所有会议在排程中的位置相比于初始化会议排程结果的变化率最小;同时需要满足同一时段在某一参与点进行的所预约会议的数量不超过该参与点的可用会议室的数量,以及需要满足任一第i个会议开始时间不超过其最迟开始时间的
以及,迭代次数满足预设次数,或者迭代后会议排程和前次会议排程的结果小于预设阈值时,停止迭代,得到最终的会议排程结果。
8.如权利要求7所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,
对于所述步骤S3的目标函数,进行二次优化的目标是最大化所有参与点的云资源类型的平均利用率,并最小化排程的变化率;
其中,|T|表示时间段的总数;α和β是权重因子,
其中,文档共享资源利用率、语音通信资源利用率、视频会议资源利用率的计算方法如下:
文档共享资源的资源利用率
语音通信资源的资源利用率
视频会议资源的资源利用率
其中yijt是一个二元变量,当yijt=1时,表示会议i在地点j在时间点t开始;
当yijt=0时,则表示不在该时间点开始;
n:参与点的数量;
M:所有预约会议的集合;
δi:第i个会议在初始化排程和优化后排程之间位置的变化,如果会议i的时间发生变化,则为1,否则为0;
DSi:会议i需要的文档共享资源量;
VCi:会议i需要的语音通信资源量;
yMi:会议i需要的视频会议资源量;
总可用DS带宽ji,,总可用VC带宽j,t,总可用VM带宽j,t:第j个参与点在时间t的总可用文档共享、语音通信、视频会议资源量。
9.如权利要求1所述的一种基于云计算资源分配的会议排程方法,其特征在于,所述按照预设会议排程方案,从资源池中为所述所有已预约的会议分配云计算资源,包括根据最终会议排程结果,从资源池中按照对应会议的云计算资源类型分配相应的云资源,以及按照会议的参与人所在的地点,安排所述时间段内的所在地点的会议室。
10.一种基于云计算资源分配的会议排程系统,用于执行权利要求1-9的基于云计算资源分配的会议排程方法,所述系统包括以下组件:
资源池,包含所有可用的云计算资源类型;
会议需求组件,用于收集每个会议的会议预约需求;
位置服务组件,用于为会议室位置提供状态信息;
会议排程器,负责基于会议预约需求和各类资源进行排程,并对每一会议从资源池中分配云资源。
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