CN113254178A - 一种任务调度方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

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CN113254178A CN202110606786.1A CN202110606786A CN113254178A CN 113254178 A CN113254178 A CN 113254178A CN 202110606786 A CN202110606786 A CN 202110606786A CN 113254178 A CN113254178 A CN 113254178A
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Abstract

本申请公开了一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：若获取到任务需求，则对任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的非候选子任务确定为候选子任务，并将候选子任务放入任务队列；对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；将服务器状态信息、通信信息和任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；利用评估值在多个调度动作中确定目标调度动作，并基于目标调度动作对任务队列中的候选子任务进行调度；该方法提高了边缘服务器的效率，减少了完成任务需求所需要的时长。

Description

一种任务调度方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及边缘计算技术领域，特别涉及一种任务调度方法、任务调度装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
边缘计算（Edge Computing, EC）技术的发展有效缓解了云计算在网络资源利用效率、用户体验质量等方面所面临的严峻挑战。然而，边缘计算正面临着用户需求响应优化方面的重要挑战。用户对网络服务的要求更加严苛，尤其是对服务响应速度、覆盖性和连通性等影响用户体验质量的方面。为了提高对用户需求的响应速度，相关技术对各个用户提交的需求在单个边缘服务器上进行调度。然而，服务业务的功能和逻辑愈加复杂多样，用户向服务网络发送的需求愈加个性化，其通常需要将不同任务进行处理和聚合，因此相关技术的调度方式仅为基于优先级进行任务调度，在大部分情况下并不是最优调度方式，使得边缘计算网络的效率较低，用户需求响应速度慢。
因此，相关技术存在的边缘计算网络效率较低、用户需求响应速度慢的问题，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种任务调度方法、任务调度装置、电子设备及计算机可读存储介质，提高了边缘服务器的效率，减少了完成任务需求所需要的时长。
为解决上述技术问题，本申请提供了一种任务调度方法，包括：
若获取到任务需求，则对所述任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；
对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的所述非候选子任务确定为候选子任务，并将所述候选子任务放入任务队列；
对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；
将所述服务器状态信息、所述通信信息和所述任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；
利用所述评估值在多个所述调度动作中确定目标调度动作，并基于所述目标调度动作对所述任务队列中的所述候选子任务进行调度。
可选地，所述对非候选子任务进行执行条件检测，包括：
判断所述非候选子任务是否为需求起始任务；
若是所述需求起始任务，则确定所述非候选子任务满足所述执行条件；
若不是所述需求起始任务，则判断所述非候选子任务的前序任务是否全部执行完毕；
若所述前序任务全部执行完毕，则确定所述非候选子任务满足所述执行条件；
若所述前序任务未全部执行完毕，则确定所述非候选子任务不满足所述执行条件。
可选地，所述对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息，包括：
对各个所述边缘服务器进行剩余计算时长检测，得到所述服务器状态信息；
对所述服务器网络中的各个网络信道进行剩余传输时长检测，得到所述通信信息。
可选地，所述动作价值评估模型的训练过程，包括：
获取多个训练数据，并将所述训练数据分别输入初始网络，得到各个所述训练数据分别对应的多个训练评估值；
利用所述训练评估值确定目标训练调度动作，并根据所述目标训练调度动作进行任务调度，并得到各个所述训练数据对应的性能参数；
利用所述性能参数得到目标评估值，并利用所述训练评估值和所述目标评估值得到损失值；
利用所述损失值更新所述初始网络，迭代训练得到所述动作价值评估模型。
可选地，所述获取多个训练数据，包括：
判断候选训练数据的数量是否达到采样阈值；
若达到所述采样阈值，则利用上一训练轮次对应的所述训练数据和所述性能参数生成新的所述候选训练数据，并从所述候选训练数据中随机选择所述采样阈值个所述训练数据；
若未达到所述采样阈值，则从所述候选训练数据中确定最新候选训练数据，并将所述最新候选训练数据输入所述初始网络，得到各个所述调度动作分别对应的多个所述训练评估值；
利用所述训练评估值确定训练调度动作，并基于所述训练调度动作进行任务调度；
对任务调度后的所述服务器网络进行状态检测，并利用得到的调度后状态信息、调度后通信信息和所述任务队列对应的调度后队列信息生成调度后环境信息；
利用所述调度后环境信息得到所述训练调度动作对应的训练性能参数，并利用所述训练性能参数、所述调度后环境信息、所述训练调度动作和所述最新候选训练数据生成目标训练数据，并将所述目标训练数据确定为所述候选训练数据。
可选地，所述利用所述调度后环境信息得到所述训练调度动作对应的训练性能参数，包括：
利用所述训练调度动作涉及的各个待调度子任务的数据处理时长和数据传输时长得到任务处理时延；
对所述训练调度动作涉及的各个待调度服务器进行剩余计算时长检测，得到剩余计算时长；
将所述任务处理时延和所述剩余计算时长相加，得到各个所述待调度服务器对应的任务延迟；
利用各个所述任务延迟得到平均延迟，并将所述平均延迟确定为所述训练性能参数。
可选地，所述对所述任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务，包括：
对所述任务需求进行子任务检测，得到多个所述子任务；
多各个所述子任务进行输入数据和输出数据检测，得到检测结果，并基于所述检测结果得到各个所述子任务之间的所述约束关系。
本申请还提供了一种任务调度装置，包括：
拆分模块，用于若获取到任务需求，则对所述任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；
队列更新模块，用于对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的所述非候选子任务确定为候选子任务，并将所述候选子任务放入任务队列；
状态检测模块，用于对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；
动作评估模块，用于将所述服务器状态信息、所述通信信息和所述任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；
调度模块，用于利用所述评估值在多个所述调度动作中确定目标调度动作，并基于所述目标调度动作对所述任务队列中的所述候选子任务进行调度。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中：
所述存储器，用于保存计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现上述的任务调度方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的任务调度方法。
本申请提供的任务调度方法，若获取到任务需求，则对任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的非候选子任务确定为候选子任务，并将候选子任务放入任务队列；对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；将服务器状态信息、通信信息和任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；利用评估值在多个调度动作中确定目标调度动作，并基于目标调度动作对任务队列中的候选子任务进行调度。
可见，该方法并不将用户的任务需求看作一个整体，而是将其组成该任务需求的各个子任务拆分出来，对各个子任务进行调度，实现在一个决策阶段内对多个任务需求进行调度的效果，最大程度上提高边缘计算网络的效率。对各个任务需求进行拆分可以得到多个子任务，各个子任务之间具有约束关系，用于约束子任务的执行先后顺序。通过对非候选子任务进行执行条件的检测，判断其能够开始被执行，并在其满足执行条件时将其放入任务队列，等待被调度。通过对服务器网络进行检测，可以得到表征边缘服务器负载状态的服务器状态信息，以及表示各个服务器之间网络通信压力的通信信息。任务队列的队列信息可以表示可以被执行的任务的情况。通过将队列信息、通信信息和服务器状态信息输入动作价值评估模型，可以利用动作价值评估模型基于上述信息，对各种可行的调度动作的效果进行评估，得到对应的评估值。根据评估值可以从多个调度动作中选择在当前情况下最佳的目标调度动作，并基于其对任务队列中的候选子任务进行调度。通过将用户需求进行拆分，并根据多个边缘服务器的状态、网络通信压力和可以被执行的子任务的情况，对构成不同任务需求的候选子任务在多个边缘服务器上进行并行调度，利用多个边缘服务器并行执行多个任务需求，这样的调度方式可以将任务需求的调度进一步细化，进而进一步提高任务执行效率，提高了边缘服务器的效率，减少了完成任务需求所需要的时长，进而提高了任务需求的响应速度，解决了相关技术存在的边缘计算网络效率较低、用户需求响应速度慢的问题。
此外，本申请还提供了一种任务调度装置、电子设备及计算机可读存储介质，同样具有上述有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种任务调度方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种任务需求对应的有向无环图；
图3为本申请实施例提供的一种任务调度装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种任务调度方法流程图。该方法包括：
S101：若获取到任务需求，则对任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务。
任务需求是指用户想要利用边缘计算网络执行的计算任务，通过实现任务需求，即可得到用户想要的数据或完成用户想完成的操作。随着边缘计算的发展，其能够提供的服务的功能和逻辑愈加复杂，其通常需要由多个不同子任务组成，通过将各个子任务完成，即可完成任务需求。在本实施例中，任务需求中包括多个子任务，各个子任务之间具有一定的约束关系。
约束关系用于对各个子任务的执行顺序、输入数据、执行间隔时长等进行约束，其具体类别和数量不做限定。通过约束关系，可以确定各个子任务在整个任务需求中的位置，进而在后续依据整个任务需求的完成进度和子任务在任务需求中的位置确定当前情况下应当执行哪些子任务。约束关系可以采用任意形式表示，例如可以采用有向无环图形式表示，或者可以采用公式形式。
本实施例并不限定任务需求的具体获取方式，在一种实施方式中，可以获取并解析终端发送的任务请求，得到任务需求；在另一种实施方式中，可以对指定路径进行扫描，并将指定路径下的数据确定为任务需求。进一步的，本实施例并不限定获取任务需求的步骤的执行时机，可以实施执行或按照周期执行。每次获取到的任务需求可以为一个或多个。在得到任务需求后需要对其进行拆分，因此可以理解的是，任务需求的数据表达应当符合预设规则，以便在获取任务需求后按照预设规则对其进行拆分，得到对应的具有约束关系的子任务。本实施例并不限定预设规则的具体内容，可以根据需要进行设置。在一种实施方式中，预设规则为有向无环图规则，即将各个子任务作为有向无环图的顶点，将子任务之间的关系作为有向边生成对应的任务需求。请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种任务需求对应的有向无环图。其中，任务需求Req可以表达为：
Figure 37013DEST_PATH_IMAGE001
其中，Subtask k 表示第k个子任务，共有K个子任务，t w 表示子任务之间的时序约束和逻辑顺序约束，W表示边的集合。
对于每个子任务，可以有：
Figure 845700DEST_PATH_IMAGE002
其中，Dt n 为子任务所需的从其他边缘服务器获取的输入数据，N为边缘服务器的集合，Dt n 具体为从第n个边缘服务器处获取的输入数据，Proc为子任务对边缘服务器的计算资源的请求。W i 为第i个子任务对应的时序约束和逻辑顺序约束集合。
从图2可以看出，Subtask 1 到Subtask 2 之间的约束为t1，表示编号为1的子任务执行结束到编号为2的子任务开始执行的时间间隔的最大值为t1。同时可以看出，编号为3的子任务在除了将编号为1的子任务的执行结果作为输入数据外，还从编号为i和j的边缘服务器处分别获取了数据作为输入数据。
本实施例并不限定对任务需求进行拆分的具体拆分方式，在一种实施方式中，任务需求中可以直接包括子任务和对应的约束关系。在另一种实施方式中，对任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务的过程具体可以包括如下步骤：
步骤11：对任务需求进行子任务检测，得到多个子任务。
步骤12：多各个子任务进行输入数据和输出数据检测，得到检测结果，并基于检测结果得到各个子任务之间的约束关系。
在本实施方式中，任务需求中包括各个子任务以及各个子任务的输入输出的信息，通过对任务需求进行子任务检测，可以得到组成任务需求的各个子任务。子任务检测的具体方式不做限定，根据子任务的表示方式的不同，子任务检测的方式不同，例如当子任务用{}进行标识时，可以检测任务需求中的{}标号，并将大括号中的数据确定为子任务对应的数据。输入数据和输出数据检测是指识别子任务所需的输入数据和得到的输出数据的检测。由于各个子任务共同完成整个任务需求，因此一部分子任务的执行结果必然为另一部分子任务的输入数据。通过输入数据和输出数据检测，可以得到对应的检测结果，进而根据检测结果确定各个子任务之间的关系，即得到各个子任务之间的约束关系。通过该实施方式，可以直接准确地得到各个子任务之间的约束关系，保证任务需求的正确执行。
S102：对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的非候选子任务确定为候选子任务，并将候选子任务放入任务队列。
非候选子任务，即没有被放入任务队列中的子任务，其为在本次调度之前无法被执行的任务。具体的，非候选子任务可以为在上次任务调度后，在本次任务调度前新获取到的任务需求拆分得到的子任务，由于其在上次调度后才被获取，因此其在本次调度前无法被执行；或者可以为在上次任务调度前已经存在但是无法被执行的子任务，其虽然在上一次调度时已经存在，但是其无法被执行，具体原因在于其对应的前序任务没有执行完毕，该子任务执行所需的输入数据不足，因此其同样无法被执行。
在进行新的一次调度时，需要确定哪些子任务可以被执行，以便后续将其部署在各个边缘服务器上执行，因此需要对非候选子任务进行执行条件检测，判断是否有非候选子任务在本次调度时满足了执行条件。在检测结束后，将满足执行条件的非候选子任务确定为候选子任务，候选子任务是指能够被执行的任务。通过将候选子任务放入任务队列，可以在后续通过检测任务队列的队列信息确定需要被调度的各个子任务的情况，并根据其进行合理地调度。本实施例并不限定任务队列的具体形式，为了提高任务需求的反馈速度，任务队列可以采用先入先出模式。
本实施例并不限定执行条件检测的具体方式，在一种实施方式中，可以判断各个非候选子任务是否存在可执行标记，若存在可执行标记，则确定其满足执行条件，可执行标记可以根据输入指令生成。在另一种实施方式中，可以判断各个非候选子任务的输入数据是否齐全，若齐全，则确定其满足执行条件。为了提高执行条件检测的速度，进而提高任务调度速度，对非候选子任务进行执行条件检测的过程具体可以包括如下步骤：
步骤21：判断非候选子任务是否为需求起始任务。
步骤22：若是需求起始任务，则确定非候选子任务满足执行条件。
步骤23：若不是需求起始任务，则判断非候选子任务的前序任务是否全部执行完毕。
步骤24：若前序任务全部执行完毕，则确定非候选子任务满足执行条件。
步骤25：若前序任务未全部执行完毕，则确定非候选子任务不满足执行条件。
对上述步骤进行具体说明。首先，需求起始任务是指任务需求中第一个被执行的子任务，该子任务为整个任务需求流程的开端，其输入数据中并不存在依赖其他子任务生成的输入数据，而是在任务需求确定时已经被确定好，因此需求起始任务在任何情况下均可以被直接执行。当检测到非候选子任务为需求起始任务时，可以直接确定其满足执行条件。若非候选子任务不是需求起始任务，则需要判断其执行所需的输入数据是否齐全，具体的，可以判断其前序任务是否全部执行完毕。前序任务是指与某一子任务具有直接约束关系且在任务逻辑顺序中位于该子任务之前的子任务。具体的，请参考图2，对于编号为2的子任务来说，编号为1的子任务即为其对应的前序任务，对于编号为5的子任务来说，编号为3的子任务即为其对应的前序任务，而编号为1的子任务并不是其对应的前序任务。当前序任务均执行完毕时，说明该非候选子任务所需的输入数据已经齐全，可以确定该非候选子任务满足执行条件，否则不满足执行条件。
S103：对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息。
在本实施例中，边缘服务器的数量为多个，多个边缘服务器构成服务器网络，共同参与任务调度，并行完成多个任务需求。在进行任务调度时，需要根据服务器网络（即边缘计算网络）的状态，对各个候选子任务进行合理调度，因此需要对服务器网络进行状态检测，得到边缘服务器对应的服务器状态信息和服务器网络的通信信息。服务器状态信息是指反映服务器负载压力的信息，具体可以为服务器剩余计算时长信息、处理器使用率信息等，其具体内容可以根据需要进行设置。通信信息是指反映服务器网络中各个网络信道使用情况的信息，具体可以为网络信道的带宽利用率信息、网络信道的剩余传输时长等，同样的，其具体内容可以根据需要进行设置。由于服务器状态信息可以表示边缘服务器的负载压力情况，通信信息可以反映网络中服务器间通信情况，而候选子任务执行完毕所需的时长与服务器的负载压力和数据在集群中的传输速度相关。因此服务器状态信息和通信信息作为进行高效调度的基础信息，可以利用其在后续进行高效准确地任务调度。
需要说明的是，关于状态检测的执行时机，在一种实施方式中，可以实施执行，以便对服务器状态信息和通信信息进行实时更新，在调度时直接使用即可；在另一种实施方式中，可以在检测到需要进行调度时执行，以便减少计算资源的消耗。进一步的，步骤S102和步骤S103的执行顺序并不进行限定，二者可以串行执行或并行执行，串行执行时的执行先后顺序同样不做限定。本实施例同样不限定调度开始的标志，在一种实施方式中，可以在获取到任务需求时认为开始执行调度。在另一种实施方式中，可以在检测到执行条件检测指令时认为开始执行调度，或者在非实时更新服务器状态信息和通信信息的情况下，检测到状态检测指令时认为开始执行调度。在这种实施方式中，获取任务需求并对其进行拆分的步骤可以在任意时刻执行。
本实施例并不限定状态检测的具体检测方式，根据服务器状态信息和通信信息的具体内容的不同，检测方式可以不同。例如在一种实施方式中，对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息的过程具体可以包括如下步骤：
步骤31：对各个边缘服务器进行剩余计算时长检测，得到服务器状态信息。
步骤32：对服务器网络中的各个网络信道进行剩余传输时长检测，得到通信信息。
在本实施例中，剩余计算时长检测用于检测当前情况下，完成当前正在处理的子任务所需的剩余时长，得到剩余计算时长。剩余计算时长同样是候选子任务被部署到该边缘服务器之后等待被开始执行的时长。与其类似的，剩余传输时长为两个边缘服务器将当前正在传输的数据传输完毕所需的剩余时长。通过对各个网络信道进行剩余传输时长检测得到剩余传输时长，可以确定子任务在某一边缘服务器上执行时，从另一边缘服务器处获取输入数据的过程所需要等待的时长。剩余计算时长和剩余传输时长能够准确地表征边缘服务器的负载压力和网络信道的传输压力。
S104：将服务器状态信息、通信信息和任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值。
在得到服务器状态信息、通信信息，并对任务队列更新完毕后，可以将服务器状态信息、通信信息以及任务队列的队列信息输入动作价值评估模型，得到用于表征在当前情况下采用各种调度动作进行调度后集群状态的评估值。
队列信息是指反映任务队列中各个候选子任务的任务情况的信息，具体包括候选子任务的输入数据的数据量和候选子任务对应的允许等待时长。允许等待时长也可以称为最紧迫时序约束。由于各个前序任务与候选子任务之间的执行时间间隔不能过大，而当前序任务为多个时，各个前序任务与候选子任务之间的时序约束的最大阈值可能不同，且各个前序任务的执行完毕时刻也可能不同。在这种情况下，候选子任务对应的最紧迫时序约束即为各个前序任务执行完毕时，各个时序约束中的最小值。因此在允许等待时长内，该候选子任务必须被开始执行。可以理解的是，由于任务队列采用先入先出模式，且每个边缘服务器在一个时刻下仅能处理一个子任务，因此队列信息可以对应于任务队列中前目标数量个候选子任务，而目标数量即为边缘服务器的数量。
通过综合服务器状态信息、通信信息和队列信息，可以对边缘服务器负载压力、服务器间的数据传输压力、候选子任务的紧迫情况和数据传输需求这三个角度进行限定，并利用动作价值评估模型对在这种限定下各个调度方式（即调度动作）的价值进行评估，得到对应的评估值。每种调度动作均会导致对应的调度结果，而调度结果对应的任务执行时长则与调度动作的价值相对应，任务执行时长越低，说明调度越有效，调度动作的价值越高，反之说明调度越无效，调度动作的价值越低。因此通过评估值，可以确定在当前情况下各个调度动作的价值，进而选择合适的调度动作进行调度。
S105：利用评估值在多个调度动作中确定目标调度动作，并基于目标调度动作对任务队列中的候选子任务进行调度。
本实施例并不限定确定目标调度动作的具体方式，根据评估值的具体计算方式的不同，目标调度动作的确定方式可以不同。在一种实施方式中，可以将最小评估值或最大评估值对应的调度动作确定为目标调度动作；在另一种实施方式中，可以利用贪婪算法（例如ϵ-greedy算法）从多个评估值中确定目标值，并将目标值对应的调度动作确定为目标调度动作。目标调度动作即为在当前情况下最优的调度动作，因此可以基于目标调度动作对候选子任务进行调度。
应用本申请实施例提供的任务调度方法，不将用户的任务需求看作一个整体，而是将其组成该任务需求的各个子任务拆分出来，对各个子任务进行调度，实现在一个决策阶段内对多个任务需求进行调度的效果，最大程度上提高边缘计算网络的效率。对各个任务需求进行拆分可以得到多个子任务，各个子任务之间具有约束关系，用于约束子任务的执行先后顺序。通过对非候选子任务进行执行条件的检测，判断其能够开始被执行，并在其满足执行条件时将其放入任务队列，等待被调度。通过对服务器网络进行检测，可以得到表征边缘服务器负载状态的服务器状态信息，以及表示各个服务器之间网络通信压力的通信信息。任务队列的队列信息可以表示可以被执行的任务的情况。通过将队列信息、通信信息和服务器状态信息输入动作价值评估模型，可以利用动作价值评估模型基于上述信息，对各种可行的调度动作的效果进行评估，得到对应的评估值。根据评估值可以从多个调度动作中选择在当前情况下最佳的目标调度动作，并基于其对任务队列中的候选子任务进行调度。通过将用户需求进行拆分，并根据多个边缘服务器的状态、网络通信压力和可以被执行的子任务的情况，对构成不同任务需求的候选子任务在多个边缘服务器上进行并行调度，利用多个边缘服务器并行执行多个任务需求，这样的调度方式可以将任务需求的调度进一步细化，进而进一步提高任务执行效率，提高了边缘服务器的效率，减少了完成任务需求所需要的时长，进而提高了任务需求的响应速度，解决了相关技术存在的边缘计算网络效率较低、用户需求响应速度慢的问题。
基于上述实施例，可以理解的是，在利用动作价值评估模型进行任务调度之前，可以对任务调度模型进行训练，得到动作价值评估模型。本实施例并不限定动作价值评估模型的具体训练方式和过程，在一种实施方式中，动作价值评估模型的训练过程具体可以包括如下步骤：
步骤41：获取多个训练数据，并将训练数据分别输入初始网络，得到各个训练数据分别对应的多个训练评估值。
初始网络为未训练完毕的网络模型，其训练达到收敛时，即转变为动作价值评估模型。训练数据的具体内容不做限定，可以理解的是，其中必然存在训练环境信息，训练环境信息包括用于训练的服务器状态信息、通信信息和队列信息。在得到训练数据后将其输入初始网络，以便初始网络对其进行处理，得到各个训练数据分别对应的多个训练评估值。训练评估值与上述实施例中评估值的生成过程相同。
本实施例并不限定初始网络的具体形式和架构，在一种实施方式中，初始网络为DNN网络（Deep Neural Network，深度神经网络），该初始网络可以用QN表示，其参数可以用ω表示。对于训练数据的获取方式，在一种可行的实施方式中，可以获取外部输入的数据作为训练数据。在另一种可行的实施方式中，由于任务调度过程较复杂，训练数据的质量对模型的性能影响较大，因此为了得到准确的训练数据，获取多个训练数据的过程具体可以包括如下步骤：
步骤51：判断候选训练数据的数量是否达到采样阈值。
由于整个训练过程由多轮迭代的训练过程组成，在每轮训练时利用多个训练数据，训练数据的数量即为采样阈值，可以用M表示。在获取训练数据时，首先需要判断是否有足够的训练数据用于获取，因此判断候选训练数据的数量是否达到采样阈值，候选训练数据是指可以被选择作为训练数据的数据。具体的，候选训练数据可以被放置于缓存池，缓存池大小可以为D，理论上，D应当远远大于M。
步骤52：若达到采样阈值，则利用上一训练轮次对应的训练数据和性能参数生成新的候选训练数据，并从候选训练数据中随机选择采样阈值个训练数据。
当候选训练数据的数量达到采样阈值时，说明有足够的候选数据，能够从中选择部分作为训练数据。在这种情况下，为了对候选训练数据进行扩充，可以利用上一训练轮次中使用的训练数据以及对应的性能参数生成新的候选训练数据，以便对候选训练数据进行扩充，新的候选训练数据的具体生成过程与后续目标训练数据的生成方式相同，将在后续说明。
此外，为了防止训练数据之间存在强关联性，提高模型训练的效果，可以采用随机选择的方式选择采样阈值个候选训练数据作为本轮训练的训练数据。
步骤53：若未达到采样阈值，则从候选训练数据中确定最新候选训练数据，并将最新候选训练数据输入初始网络，得到各个调度动作分别对应的多个训练评估值。
若未达到采样阈值，则说明当前的候选训练数据的数量不足，不足以支撑开始一轮训练，在这种情况下，为了保证训练数据的准确性，可以利用初始网络生成训练数据。具体的，获取最新生成的候选训练数据，并将其作为生成目标训练数据的基础，将其输入初始网络，即可利用初始模型对其记性处理，得到对应的多个训练评估值。
具体的，在本实施例中，可以利用
Figure 983420DEST_PATH_IMAGE003
表示候选训练数据和训练数据，在本实施方式中，还可以利用其表示最新候选训练数据。其中，CP t i 为服务器状态信息，其具体表示第i个边缘服务器在t时刻下的负载压力，由于共有N的边缘服务器，因此CP t i 的维度为1*N，每个元素表示一个边缘服务器的负载压力，例如可以为边缘服务器的下一个空闲时刻。L i,j t 为通信信息，其具体表示第i个边缘服务器到第j个边缘服务器方向上通信信道的数据传输压力，例如可以为该信道下一个空间时刻，由于通信信道为双向，双向情况不同，因此通信信息的维度为N*N。RT t 为队列信息，在本实施例中，其具体为任务队列前N个候选子任务对应的信息，队列信息的维度可以为2*N，其中第一列元素表示候选子任务对应的允许等待时长，第二列元素表示候选子任务对应的输入数据的数据量。将其输入QN网络，可以得到各个调度动作对应的训练评估值，可以称为Q值，根据输入数据、模型参数、调度动作的不同，Q值的具体大小也不同。
步骤54：利用训练评估值确定训练调度动作，并基于训练调度动作进行任务调度。
在得到训练评估值后，可以利用贪婪算法对其进行处理，得到对应的目标值，并将该目标值对应的调度动作确定为训练调度动作。具体的，该训练调度动作可以用At表示。在确定训练调度动作后，基于状态转移方程Pt进行任务调度，其中：
Figure 711205DEST_PATH_IMAGE004
其具体记录了在St状态下执行训练调度动作At后转换到下一环境状态St+1的概率分布。
步骤55：对任务调度后的服务器网络进行状态检测，并利用得到的调度后状态信息、调度后通信信息和任务队列对应的调度后队列信息生成调度后环境信息。
在基于训练调度动作进行调度后，集群状态发生了改变，而改变后的状态可以用S t+1 表示。具体的，在调度结束后的下一次调度开始时，通过状态检测并获取调度后任务队列对应的信息，即调度后队列信息，并利用其与调度后状态信息、调度后通信信息生成调度后环境信息，即S t+1 。
步骤56：利用调度后环境信息得到训练调度动作对应的训练性能参数，并利用训练性能参数、调度后环境信息、训练调度动作和最新候选训练数据生成目标训练数据，并将目标训练数据确定为候选训练数据。
在得到调度后环境信息后，可以根据其确定各个待调度子任务对应的边缘服务器，进而根据待调度子任务的分配情况计算对应的训练性能参数，以便利用其与调度后环境信息、训练调度动作和最新候选训练数据生成目标训练数据，并将目标训练数据作为新的候选训练数据，实现对候选训练数据的扩充。其中，训练性能参数是指能够表征调度后环境信息优劣的参数，同样表征了训练调度动作的优劣，在本实施例的应用场景下，边缘计算网络执行子任务所需的平均时长越小，则训练调度动作越好，相反则训练调度动作越差。因此可以将边缘计算网络执行子任务所需的平均时长确定为训练性能参数。本实施例并不限定训练性能参数的具体计算方式，可以理解的是，平均时长的计算越精确，则训练性能参数越准确，候选训练数据质量越高。在一种具体的实施方式中，利用调度后环境信息得到训练调度动作对应的训练性能参数的过程具体可以包括如下步骤：
步骤61：利用训练调度动作涉及的各个待调度子任务的数据处理时长和数据传输时长得到任务处理时延。
在本实施例中，训练过程中参与调度的子任务即为待调度子任务。边缘服务器执行待调度子任务所需的时长共包括两个部分，一个部分为对待调度子任务进行处理的任务处理时延，另一部分为任务等待时长，任务等待时长即为剩余计算时长，是指边缘服务器执行完当前未完成的任务所需的时长。第二部分的任务等待时长可以通过对待调度服务器进行剩余计算时长检测的方式得到，在此不再赘述。
对于任务处理时延，其同样由两部分组成，其中包括对任务进行处理的处理时长，还包括通过数据传输获取其所需输入数据的传输时长。具体的，任务处理时延可以为：
Figure 935642DEST_PATH_IMAGE005
其中，T(S)为任务处理时延，Tij(S)为传输时长，TP(S)为处理时长，S为待调度子任务的输入数据的数据量，i和j表示边缘服务器的编号，Bij表示两个边缘服务器之间的信道带宽，dij表示信道的固有延迟，Z表示处理单位数据量所需的处理器周期数，F表示处理器频率。
步骤62：对训练调度动作涉及的各个待调度服务器进行剩余计算时长检测，得到剩余计算时长。
在本实施例中，可以利用Twaiting表示剩余计算时长。
步骤63：将任务处理时延和对应的剩余计算时长相加，得到各个待调度服务器对应的任务延迟。
任务延迟具体为：
Figure 16862DEST_PATH_IMAGE006
其具体表示编号为n的边缘服务器从t时刻开始至执行完待调度子任务时刻的总时长。具体的，Twaiting即为编号为n的边缘服务器对应的剩余计算时长，T（S）即为编号为n的边缘服务器分配的待调度子任务对应的任务处理时延。
步骤64：利用各个任务延迟得到平均延迟，并将平均延迟确定为训练性能参数。
在得到各个边缘服务器分别对应的任务延迟后，利用其计算平均延迟，并将其确定为训练性能参数。平均延迟可以用Rt+1表示，其中：
Figure 274668DEST_PATH_IMAGE007
其中，Nt表示参与调度的边缘服务器的集合，
Figure 173354DEST_PATH_IMAGE008
表示Nt中边缘服务器的数量。由此可见，该训练性能参数越小，说明计算所需要的时长越短，调度动作越优。而本申请的最终目的为：
Figure 8454DEST_PATH_IMAGE009
即在多次调度的总延时最小。
在得到训练性能参数后，利用训练性能参数Rt+1、调度后环境信息St+1、训练调度动作At、最新候选训练数据St共同组成目标训练数据{St，At，Rt+1，St+1}，并将其放入缓存池。
利用上述步骤51~步骤56和步骤61~步骤64中的技术方案，可以完成训练数据的获取。将训练数据输入初始模型后，即可得到对应的训练评估值。
步骤42：利用训练评估值确定目标训练调度动作，并根据目标训练调度动作进行任务调度，并得到各个训练数据对应的性能参数。
需要说明的是，本实施中利用训练评估值计算得到性能参数的方式，与上述步骤中计算得到训练性能参数的方式相同，该性能参数同样可以用Rt+1表示。具体的，在得到评估值后，基于贪婪算法对评估值进行处理，得到目标训练调度动作At，并执行目标训练调度动作，得到调度后的环境信息St+1，并生成对应的性能参数Rt+1。
步骤43：利用性能参数得到目标评估值，并利用训练评估值和目标评估值得到损失值。
在得到性能参数后，利用其生成对应的目标评估值，进而生成损失值。在本实施例中，目标评估值可以用Qtarget表示，其中：
Figure 752419DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 740098DEST_PATH_IMAGE011
为回报折扣因子，
Figure 809685DEST_PATH_IMAGE012
为各个训练评估值中的最小值，该评估值对应于调度动作A’。在得到目标评估值后，利用其计算损失值L，其中：
Figure 273028DEST_PATH_IMAGE013
其中，m为本轮训练中训练数据的编号，Am为编号为m的训练数据经初始模型处理后得到的调度动作，Sm为该训练数据对应的***环境参数，即编号为m的训练数据对应的St，在此表示为Sm。
步骤44：利用损失值更新初始网络，迭代训练得到动作价值评估模型。
本实施例并不限定对初始网络进行更新的具体方式，例如可以基于梯度反向传播的方式更新初始网络。在初始网络更新后进行迭代训练，即重新选择新的训练数据重复上述训练过程，直至初始模型达到收敛，转换为动作价值评估模型。
下面对本申请实施例提供的任务调度装置进行介绍，下文描述的任务调度装置与上文描述的任务调度方法可相互对应参照。
请参考图3，图3为本申请实施例提供的一种任务调度装置的结构示意图，包括：
拆分模块110，用于若获取到任务需求，则对任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；
队列更新模块120，用于对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的非候选子任务确定为候选子任务，并将候选子任务放入任务队列；
状态检测模块130，用于对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；
动作评估模块140，用于将服务器状态信息、通信信息和任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；
调度模块150，用于利用评估值在多个调度动作中确定目标调度动作，并基于目标调度动作对任务队列中的候选子任务进行调度。
可选地，状态检测模块130，包括：
起始判断单元，用于判断非候选子任务是否为需求起始任务；
第一确定单元，用于若是需求起始任务，则确定非候选子任务满足执行条件；
前序判断单元，用于若不是需求起始任务，则判断非候选子任务的前序任务是否全部执行完毕；
第二判断单元，用于若前序任务全部执行完毕，则确定非候选子任务满足执行条件；
第三判断单元，用于若前序任务未全部执行完毕，则确定非候选子任务不满足执行条件。
可选地，状态检测模块130，包括：
剩余计算时长检测单元，用于对各个边缘服务器进行剩余计算时长检测，得到服务器状态信息；
剩余传输时长检测单元，用于对服务器网络中的各个网络信道进行剩余传输时长检测，得到通信信息。
可选地，包括：
训练数据输入模块，用于获取多个训练数据，并将训练数据分别输入初始网络，得到各个训练数据分别对应的多个训练评估值；
性能参数计算模块，用于利用训练评估值确定目标训练调度动作，并根据目标训练调度动作进行任务调度，并得到各个训练数据对应的性能参数；
损失计算模块，用于利用性能参数得到目标评估值，并利用训练评估值和目标评估值得到损失值；
更新模块，用于利用损失值更新初始网络，迭代训练得到动作价值评估模型。
可选地，训练数据输入模块，包括：
阈值判断单元，用于判断候选训练数据的数量是否达到采样阈值；
随机选择单元，用于若达到采样阈值，则利用上一训练轮次对应的训练数据和性能参数生成新的候选训练数据，并从候选训练数据中随机选择采样阈值个训练数据；
输入单元，用于若未达到采样阈值，则从候选训练数据中确定最新候选训练数据，并将最新候选训练数据输入初始网络，得到各个调度动作分别对应的多个训练评估值；
训练调度动作确定单元，用于利用训练评估值确定训练调度动作，并基于训练调度动作进行任务调度；
调度后环境信息生成单元，用于对任务调度后的服务器网络进行状态检测，并利用得到的调度后状态信息、调度后通信信息和任务队列对应的调度后队列信息生成调度后环境信息；
目标训练数据生成单元，用于利用调度后环境信息得到训练调度动作对应的训练性能参数，并利用训练性能参数、调度后环境信息、训练调度动作和最新候选训练数据生成目标训练数据，并将目标训练数据确定为候选训练数据。
可选地，目标训练数据生成单元，包括：
任务处理时延计算子单元，用于利用训练调度动作涉及的各个待调度子任务的数据处理时长和数据传输时长得到任务处理时延；
剩余计算时长计算子单元，用于对训练调度动作涉及的各个待调度服务器进行剩余计算时长检测，得到剩余计算时长；
任务延迟计算子单元，用于将任务处理时延和剩余计算时长相加，得到各个待调度服务器对应的任务延迟；
平均计算子单元，用于利用各个任务延迟得到平均延迟，并将平均延迟确定为训练性能参数。
可选地，拆分模块110，包括：
子任务检测单元，用于对任务需求进行子任务检测，得到多个子任务；
约束关系获取单元，用于多各个子任务进行输入数据和输出数据检测，得到检测结果，并基于检测结果得到各个子任务之间的约束关系。
下面对本申请实施例提供的电子设备进行介绍，下文描述的电子设备与上文描述的任务调度方法可相互对应参照。
请参考图4，图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。其中电子设备100可以包括处理器101和存储器102，还可以进一步包括多媒体组件103、信息输入/信息输出（I/O）接口104以及通信组件105中的一种或多种。
其中，处理器101用于控制电子设备100的整体操作，以完成上述的任务调度方法中的全部或部分步骤；存储器102用于存储各种类型的数据以支持在电子设备100的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备100上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器102可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）、电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM）、可编程只读存储器（Programmable Read-Only Memory，PROM）、只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘中的一种或多种。
多媒体组件103可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器102或通过通信组件105发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口104为处理器101和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件105用于电子设备100与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信（Near Field Communication，简称NFC），2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件105可以包括：Wi-Fi部件，蓝牙部件，NFC部件。
电子设备100可以被一个或多个应用专用集成电路（Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC）、数字信号处理器（Digital Signal Processor，简称DSP）、数字信号处理设备（Digital Signal Processing Device，简称DSPD）、可编程逻辑器件（Programmable Logic Device，简称PLD）、现场可编程门阵列（Field ProgrammableGate Array，简称FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例给出的任务调度方法。
下面对本申请实施例提供的计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的计算机可读存储介质与上文描述的任务调度方法可相互对应参照。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的任务调度方法的步骤。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-OnlyMemory，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。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本领域技术人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应该认为超出本申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系属于仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语包括、包含或者其他任何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过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，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过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种任务调度方法，其特征在于，包括：
若获取到任务需求，则对所述任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；
对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的所述非候选子任务确定为候选子任务，并将所述候选子任务放入任务队列；
对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；
将所述服务器状态信息、所述通信信息和所述任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；
利用所述评估值在多个所述调度动作中确定目标调度动作，并基于所述目标调度动作对所述任务队列中的所述候选子任务进行调度。
2.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述对非候选子任务进行执行条件检测，包括：
判断所述非候选子任务是否为需求起始任务；
若是所述需求起始任务，则确定所述非候选子任务满足所述执行条件；
若不是所述需求起始任务，则判断所述非候选子任务的前序任务是否全部执行完毕；
若所述前序任务全部执行完毕，则确定所述非候选子任务满足所述执行条件；
若所述前序任务未全部执行完毕，则确定所述非候选子任务不满足所述执行条件。
3.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息，包括：
对各个所述边缘服务器进行剩余计算时长检测，得到所述服务器状态信息；
对所述服务器网络中的各个网络信道进行剩余传输时长检测，得到所述通信信息。
4.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述动作价值评估模型的训练过程，包括：
获取多个训练数据，并将所述训练数据分别输入初始网络，得到各个所述训练数据分别对应的多个训练评估值；
利用所述训练评估值确定目标训练调度动作，并根据所述目标训练调度动作进行任务调度，并得到各个所述训练数据对应的性能参数；
利用所述性能参数得到目标评估值，并利用所述训练评估值和所述目标评估值得到损失值；
利用所述损失值更新所述初始网络，迭代训练得到所述动作价值评估模型。
5.根据权利要求4所述的任务调度方法，其特征在于，所述获取多个训练数据，包括：
判断候选训练数据的数量是否达到采样阈值；
若达到所述采样阈值，则利用上一训练轮次对应的所述训练数据和所述性能参数生成新的所述候选训练数据，并从所述候选训练数据中随机选择所述采样阈值个所述训练数据；
若未达到所述采样阈值，则从所述候选训练数据中确定最新候选训练数据，并将所述最新候选训练数据输入所述初始网络，得到各个所述调度动作分别对应的多个所述训练评估值；
利用所述训练评估值确定训练调度动作，并基于所述训练调度动作进行任务调度；
对任务调度后的所述服务器网络进行状态检测，并利用得到的调度后状态信息、调度后通信信息和所述任务队列对应的调度后队列信息生成调度后环境信息；
利用所述调度后环境信息得到所述训练调度动作对应的训练性能参数，并利用所述训练性能参数、所述调度后环境信息、所述训练调度动作和所述最新候选训练数据生成目标训练数据，并将所述目标训练数据确定为所述候选训练数据。
6.根据权利要求5所述的任务调度方法，其特征在于，所述利用所述调度后环境信息得到所述训练调度动作对应的训练性能参数，包括：
利用所述训练调度动作涉及的各个待调度子任务的数据处理时长和数据传输时长得到任务处理时延；
对所述训练调度动作涉及的各个待调度服务器进行剩余计算时长检测，得到剩余计算时长；
将所述任务处理时延和所述剩余计算时长相加，得到各个所述待调度服务器对应的任务延迟；
利用各个所述任务延迟得到平均延迟，并将所述平均延迟确定为所述训练性能参数。
7.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述对所述任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务，包括：
对所述任务需求进行子任务检测，得到多个所述子任务；
对各个所述子任务进行输入数据和输出数据检测，得到检测结果，并基于所述检测结果得到各个所述子任务之间的所述约束关系。
8.一种任务调度装置，其特征在于，包括：
拆分模块，用于若获取到任务需求，则对所述任务需求进行拆分，得到多个具有约束关系的子任务；
队列更新模块，用于对非候选子任务进行执行条件检测，将满足执行条件的所述非候选子任务确定为候选子任务，并将所述候选子任务放入任务队列；
状态检测模块，用于对边缘服务器构成的服务器网络进行状态检测，得到服务器状态信息和通信信息；
动作评估模块，用于将所述服务器状态信息、所述通信信息和所述任务队列对应的队列信息输入动作价值评估模型，得到多个调度动作分别对应的多个评估值；
调度模块，用于利用所述评估值在多个所述调度动作中确定目标调度动作，并基于所述目标调度动作对所述任务队列中的所述候选子任务进行调度。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：
所述存储器，用于保存计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的任务调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的任务调度方法。
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