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申请/专利权人：重庆特斯联智慧科技股份有限公司

摘要：本发明提出一种基于边缘计算的任务调度方法，包括如下步骤：S1，采集或产生数据；S2，生成计算任务，并调用与所述计算任务相关的数据；S3，将计算任务及其相关数据进行封装，获取任务块，并生成任务块特征；S4，筛选可调度任务块，根据任务块特征的相似性，将可调度任务块进行归并和排序，生成任务块队列；S5，按照边缘节点与各个任务块队列中可调度任务块的匹配程度，将可调度任务块调度给匹配的边缘节点，由所述边缘节点执行计算任务。并基于发方法，设计出匹配的系统，有利于在计算任务和数据量在空间、时间上的变动都非常大的大规模物联网系统中，通过将任务块进行特征的归类，实现计算任务的最优化调度。

主权项：1.一种基于边缘计算的任务调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集或产生数据；S2，生成计算任务，并调用与所述计算任务相关的数据；所述计算任务的约束时间包括所述计算任务预定的完成时间，以及所述计算任务调用的相关数据的生命周期；S3，将计算任务及计算任务调用的相关数据进行封装，获取任务块，并生成任务块特征；所述任务块特征包括计算任务的时间要求、计算任务调用的相关数据的生命周期、以及计算任务的任务类型、计算任务调用的相关数据的数据类型和数据量；S4，筛选可调度任务块，根据任务块特征的相似性，将可调度任务块进行归并和排序，生成任务块队列；筛选可调度任务块的方式如下，当任务块相互关联时，将关联任务块按照运算逻辑顺序整合生成任务树，筛选所述任务树中当前可执行计算任务的任务块作为可调度任务块；筛选与其他任务块没有关联的独立任务块作为可调度任务块；将可调度任务块进行归并和排序，具体为：首先利用任务块的任务块特征样本对BP神经网络模型进行训练：将任务块特征样本输入至输入层，由输入层各神经元接收任务块特征样本，并传输至中间层进行处理并生成与其他任务块的相似度，由输出层输出结果，将输出结果与预期输出结果比对，不断修正各层权值，直至输出的与其他任务块的相似度在预期结果的可接受范围内，则获得一个输出任务块之间相似度的BP神经网络模型，进而将欲归类的任务块的任务块特征输入至该BP神经网络模型中，输出任务块之间相似度，将任务块与相似度大的任务块归入同一个任务块队列，形成多个并行的任务块队列；S5，按照边缘节点与各个任务块队列中可调度任务块的匹配程度，将可调度任务块调度给匹配的边缘节点，由所述边缘节点执行计算任务；在计算任务调用的相关数据的生命周期结束前进行相关数据的调用，超出生命周期时相关数据失效。

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