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申请/专利权人：通号通信信息集团有限公司

摘要：本发明涉及一种云计算工作流调度方法、系统、处理设备及介质，其特征在于，该方法包括：基于应用程序请求，构建待测应用程序的工作流模型；基于待测应用程序的工作流模型，求解预先构建的工作流调度模型，得到待测应用程序的最优工作流调度方案，其中，最优工作流调度方案包括不同任务被分配至哪一虚拟机上执行以及整个工作流的总完成时间和总成本，工作流调度模型采用深度强化学习算法训练得到，本发明根据当前的环境状态，能够实时获取最优的工作流调度方案，可以广泛应用于计算机与自动化领域中。

主权项：1.一种云计算工作流调度方法，其特征在于，包括：基于应用程序请求，构建待测应用程序的工作流模型；基于待测应用程序的工作流模型，求解预先构建的工作流调度模型，得到待测应用程序的最优工作流调度方案，其中，最优工作流调度方案包括不同任务被分配至哪一虚拟机上执行以及整个工作流的总完成时间和总成本，工作流调度模型采用深度强化学习算法训练得到；所述工作流调度模型的构建过程为：确定执行不同任务的两个虚拟机之间的传输时间；根据传输时间，确定任务的最早结束时间；根据确定的最早结束时间，确定虚拟机的任务完成时间；根据虚拟机的任务完成时间，确定所有虚拟机的最大任务完成时间、资源利用率和总处理成本；根据虚拟机的最大任务完成时间、资源利用率和总处理成本，构建工作流调度模型；采用DQN算法，对构建的工作流调度模型进行训练，得到训练好的工作流调度模型；所述根据虚拟机的任务完成时间，确定所有虚拟机的最大任务完成时间、资源利用率和总处理成本，包括：根据虚拟机的任务完成时间，确定所有虚拟机的最大任务完成时间；对所有虚拟机的任务完成时间取平均值，确定平均云执行时间，进而确定对应虚拟机的资源利用率；根据虚拟机的任务完成时间，确定虚拟机的总处理成本；所述所有虚拟机的最大任务完成时间为： 其中，为在虚拟机上的任务完成时间；为虚拟机变量；所述虚拟机的资源利用率为： 其中，为所有虚拟机的平均云执行时间；所述虚拟机的总处理成本为： 其中，为在虚拟机每小时的数据处理成本；所述工作流调度模型的优化目标函数为： 其中，为常数；、为系数权重，其和值为1；为虚拟机的最大任务完成时间；为虚拟机的资源利用率；为虚拟机的总处理成本；所述工作流调度模型的约束条件为： 其中，的取值为1时表示任务被分配至虚拟机；的取值为0是表示任务没有被分配至虚拟机；为应用程序最大的容忍时间；为正整数值变量。

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