[發明專利]一種請求任務的調度方法及調度中心服務器

有效

• 申請號: 201811393124.5
• 申請日: 2018-11-21
• 公開（公告）號: CN109547546B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 林鵬程
• 申請（專利權）人: 網宿科技股份有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京華智則銘知識產權代理有限公司 11573
• 代理人: 陳向敏

1.一種請求任務的調度方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待調度的CDN節點上報的節點信息，并基于所述節點信息，構建多個訓練樣本；

創建支持向量機模型，所述支持向量機模型中包括指定數量的二分類器，并且所述指定數量基于所述待調度的CDN節點的總數量確定；

利用構建的所述多個訓練樣本對所述支持向量機模型進行多輪訓練，每輪訓練后均生成對應的弱分類器，并且所述弱分類器具備權重值；

基于各個所述弱分類器的權重值，將各個所述弱分類器組合為最終分類器，并通過所述最終分類器將接收到的新的請求任務在所述待調度的CDN節點中進行調度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述節點信息中包括性能參數、負載參數、剩余帶寬量、網絡延時以及直播流的碼率中的至少一種；

相應地，所述構建多個訓練樣本包括：

收集所述待調度的CDN節點在不同時刻上報的節點信息，并將同一時刻各個所述待調度的CDN節點上報的節點信息構建為一個信息向量；

將不同時刻構建的各個信息向量作為構建的所述多個訓練樣本。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定數量按照以下方式確定：

根據所述待調度的CDN節點的總數量，分別確定等差數列中的首項和末項；

基于確定的所述首項和所述末項，計算所述等差數列的和，并將計算的所述等差數列的和作為所述指定數量；其中，所述等差數列的首項是1，末項是q-1，其中，q表示所述待調度的CDN節點的總數量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用構建的所述多個訓練樣本對所述支持向量機模型進行多輪訓練包括：

預先為每個所述訓練樣本分配初始權重值，并利用具備所述初始權重值的訓練樣本對所述支持向量機模型進行訓練；

根據訓練結果與所述訓練樣本的標準結果之間的差異，確定本輪訓練的誤差函數；

根據所述誤差函數，確定本輪對應的弱分類器的權重值，并基于確定的所述弱分類器的權重值，重新為每個所述訓練樣本分配新的權重值；

利用分配了新的權重值的訓練樣本，對所述支持向量機模型進行下一輪訓練。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述誤差函數按照以下方式確定：

針對所述多個訓練樣本中的當前訓練樣本，確定所述當前訓練樣本的判定數值；其中，若所述當前訓練樣本的訓練結果與標準結果相同，將所述判定數值置為0，若所述當前訓練樣本的訓練結果與標準結果不同，將所述判定數值置為1；

計算所述當前訓練樣本的初始權重值與所述判定數值的乘積，得到所述當前訓練樣本對應的誤差貢獻值；

將各個所述訓練樣本對應的誤差貢獻值之和作為所述誤差函數。

6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，按照以下公式確定所述誤差函數：

其中，er表示所述誤差函數，I_i表示第i個訓練樣本，W₀(i)表示第i個訓練樣本對應的初始權重值，G(I_i)表示第i個訓練樣本在本輪的訓練結果，y_i表示第i個訓練樣本的標準結果，m表示所述訓練樣本的個數，f(*)表示若*成立，f(*)＝1，若*不成立，f(*)＝0。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，按照以下公式確定本輪對應的弱分類器的權重值：

其中，α表示本輪對應的弱分類器的權重值；

相應地，按照以下公式為每個所述訓練樣本分配新的權重值：

其中，W₁(i)表示為第i個訓練樣本分配的新的權重值，Z表示歸一化因子。