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申请/专利权人：北京白龙马云行科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于Manage和Worker的任务分发方法及装置，涉及电数字数据处理技术领域，采用遗传算法优化任务到节点的动态分配，目标是最小化总的任务执行时间和数据传输时间，在DockerSwarm环境中部署实时监控和反馈调整机制，能够根据系统运行的实际反馈动态调整调度策略，还能进一步通过微调指数优化调度结果，使得系统在面对不断变化的工作负载和资源状态时，始终保持最优的运行效率，引入图论模型来精确分析和优化任务间的依赖关系，使得具有密切依赖关系的任务能够被调度到物理位置相近的节点上执行，从而显著减少通信延迟和数据传输时间。

主权项：1.一种基于Manage和Worker的任务分发方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、收集关于容器化任务的历史执行数据、任务间依赖关系、共享数据的大小及访问频率信息，并进行分析处理，通过这些数据构建任务依赖图，并用有向图G＝V,E表示，其中每个顶点v∈V表示一个任务，每条边e＝u,v∈E表示任务u依赖于任务v，表达公式如下：G＝V,E,whereV＝v1,v2,…,vn,E＝vi,vj|vidependsonvj其中，v1,v2,…,vn是图中的节点，每个节点代表一个任务，每条边vi,vj表示任务vi依赖于任务vj；步骤S2、获取任务依赖图后使用拓扑排序确定任务的执行顺序，并引入基于任务紧急程度、资源需求和历史执行效率的优先级权重wv，表达公式如下：wv＝α×urgency+β×resourcedemand+γ×historicalefficiency其中α、β、γ是调整系数，用于平衡不同因素的影响，任务紧急程度、资源需求和历史执行效率分别用urgency、resourcedemand、historicalefficiency表示；步骤S3、获取步骤S2中的任务执行排序结果，应用遗传算法，依据任务的优先级权重及节点的实时状态，动态分配任务到最适节点，算法的目标是最小化总的任务执行时间和数据传输时间，同时最大化资源利用率，表达公式如下： 其中，texecv是任务v的执行时间，ttransv,Ev是任务v与其依赖任务集Ev之间的数据传输时间；步骤S4，在DockerSwarm环境中部署步骤S3中调度策略，监控其效果，进而采集监控效果中的可量化参数集A，对可量化参数集A进行分析处理，生成校准指数，并基于该校准指数生成第一反馈调整策略，该第一反馈调整策略能够根据系统运行反馈调整所述优先级权重wv的参数，初步优化调度结果；步骤5：获取任务紧急程度、资源需求和历史执行效率的可量化参数集B，对可量化参数集B进行分析处理，生成微调指数，并基于该微调指数生成第二反馈调整策略，该第二反馈调整策略能够在第一反馈调整策略的基础上，微调所述优先级权重wv的参数，形成最终优化调度结果。

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