[發明專利]一種調度方法及裝置有效
| 申請號: | 201911285268.3 | 申請日: | 2019-12-13 |
| 公開(公告)號: | CN112996125B | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發明(設計)人: | 徐晨;王堅;皇甫幼睿;李榕;王俊 | 申請(專利權)人: | 華為技術有限公司 |
| 主分類號: | H04W72/121 | 分類號: | H04W72/121 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 518129 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 調度 方法 裝置 | ||
1.一種調度方法,其特征在于,包括:
對K個待調度終端設備的第一狀態信息集合進行處理,得到K個待調度終端設備的第二狀態信息集合,K為大于或者等于1的整數;其中,任一個待調度終端設備的第二狀態信息集合包含所述任一個待調度終端設備的狀態信息以及所述任一個待調度終端設備與其他待調度終端設備之間的狀態關聯數據;所述K個待調度終端設備中任一個待調度終端設備的第二狀態信息集合的維度為H,H為大于或者等于1的整數;
分別將每個待調度終端設備的第二狀態信息集合輸入第一神經網絡模型,確定所述每個待調度終端設備的被調度權重,得到K個被調度權重;所述第一神經網絡模型基于所述H確定;
根據所述K個被調度權重確定調度結果,所述調度結果指示被調度的終端設備。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,任一個待調度終端設備的第一狀態信息集合包括以下至少一項狀態信息:終端設備的瞬時估計吞吐量,終端設備的平均吞吐量,終端設備的緩存大小,終端設備的包等待時間。
3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,根據所述K個被調度權重確定調度結果,包括:
將所述K個被調度權重中最大的被調度權重對應的終端設備的標識作為所述調度結果;或者
將所述K個被調度權重中最小的被調度權重對應的終端設備的標識作為所述調度結果;或者
將所述K個被調度權重中的一個被調度權重處理成第一值,將剩余K-1個被調度權重處理成第二值,將處理后的第一值和K-1個第二值組成的序列為所述調度結果,其中,所述調度結果中第一值對應的終端設備為被調度的終端設備。
4.如權利要求1-3任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
將第三狀態信息集合輸入第二神經網絡模型,得到所述第三狀態信息集合對應的值,所述值用于更新所述第一神經網絡模型和所述第二神經網絡模型的模型參數;其中,所述第三狀態信息集合的維度為所述H,所述第二神經網絡模型基于所述H確定。
5.如權利要求4所述的方法,其特征在于,所述第三狀態信息集合是對所述K個待調度終端設備的第二狀態信息集合進行處理得到的。
6.如權利要求5所述的方法,其特征在于,對所述K個待調度終端設備的第二狀態信息集合進行處理得到所述第三狀態信息集合,包括:
針對所述K個待調度終端設備的第二狀態信息集合中的每一項狀態信息取平均值,得到所述第三狀態信息集合;或者
選取所述K個待調度終端設備的第二狀態信息集合中的每一項狀態信息的最大值,組成所述第三狀態信息集合;或者
選取所述K個待調度終端設備的第二狀態信息集合中的每一項狀態信息的最小值,組成所述第三狀態信息集合。
7.如權利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一神經網絡模型和所述第二神經網絡模型中的任一個神經網絡模型基于所述H確定,包括:
所述第一神經網絡模型和所述第二神經網絡模型中的任一個神經網絡模型的輸入的維度與所述H相關。
8.一種調度方法,其特征在于,包括:
基于K個待調度終端設備的第四狀態信息集合和系統的狀態信息集合得到一個第五狀態信息集合,K為大于或者等于1的整數;所述K個待調度終端設備中任一個待調度終端設備的第四狀態信息集合的維度為L,L為大于或者等于1的整數;任一個待調度終端設備的第四狀態信息集合包含所述任一個待調度終端設備的狀態信息以及所述任一個待調度終端設備與其他待調度終端設備之間的狀態關聯數據;
將所述第五狀態信息集合輸入第三神經網絡模型,確定一個權重集合;所述第三神經網絡模型基于所述L確定;所述權重集合包含的權重個數與所述L相同;
基于所述權重集合確定所述K個待調度終端設備中每個待調度終端設備的被調度權重,得到K個被調度權重;
根據所述K個被調度權重確定調度結果,所述調度結果指示被調度的終端設備。
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