本发明涉及工业控制，具体涉及一种多任务协同资源调度方法、装置、工业控制设备及介质。
背景技术：
1、在工业现场环境下，存在各种传感器的数据，及其产生的相应指令要求和服务处理，在一定的程度上现场设备的计算能力是不足的，而数据量又呈现出复杂，庞大的趋势，很难仅依靠单个控制终端计算来实现业务的逻辑；与此同时，复杂的工业现场，各种服务的响应需求是不一致的，对系统的响应能力、处理能力、吞吐能力都有着巨大的考验。
2、因此在工业控制应用场景下，传统资源调度的研究点仅仅在于任务优先级，即：根据任务的优先级这一单一指标进行资源协同分配，导致与实际复杂调度场景中的多种需求不适配，进而导致资源调度不合理的技术问题。
3、亟需提供一种多任务协同资源调度方法、装置、工业控制设备及介质，提高资源调度分配方案与实际复杂调度场景的适配度，进而提高资源调度的合理性。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种多任务协同资源调度方法、装置、工业控制设备及介质，用以解决现有技术中存在的与实际复杂调度场景中的多种需求不适配，进而导致资源调度不合理的技术问题。
2、一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了一种多任务协同资源调度方法，用于将总任务中的多个待分配任务调度至多个控制终端，以协同运行所述总任务，所述方法包括：
3、获取各所述控制终端的资源参数、负载参数和成本参数；
4、获取所述待分配任务调度至各所述控制终端的损耗参数；
5、基于所述资源参数、所述负载参数、所述成本参数和所述损耗参数确定资源调度模型；
6、基于所述待分配任务的任务需求参数确定需求约束，并基于所述需求约束和所述资源调度模型确定调度方案，按所述调度方案将多个待分配任务调度至多个控制终端。
7、在一种可能的实现方式中，所述资源参数包括所述控制终端的剩余cpu空间和剩余内存；所述负载参数包括所述控制终端中正在运行任务的运行任务数量以及正在运行任务的预计完成时间；所述成本参数包括所述控制终端的计算频率；所述损耗参数包括所述待分配任务调度至所述控制终端的网络带宽、路径损耗因子和传输距离；所述任务需求参数包括所述待分配任务的待分配任务数量。
8、在一种可能的实现方式中，所述基于所述资源参数、所述负载参数、所述成本参数和所述损耗参数确定资源调度模型，包括：
9、基于所述资源参数、所述负载参数、所述成本参数和所述损耗参数分别确定资源调度因子、负载调度因子、成本调度因子和损耗调度因子；
10、将所述资源调度因子、所述负载调度因子、所述成本调度因子和所述损耗调度因子的加权和作为所述资源调度模型。
11、在一种可能的实现方式中，所述资源调度模型为：
12、
13、
14、
15、
16、
17、式中，为资源调度因子；为负载调度因子；为成本调度因子；为损耗调度因子；为第一权重；为第二权重；为第三权重；为第四权重；为剩余cpu空间；为全部cpu空间；为剩余内存；为全部内存；为时间相关系数；为预计完成时间；为运行任务数量；所有控制终端的平均运行任务数量；为待分配任务中的任务总数量；为计算频率；为带宽分配比例；为网络带宽；为数据传输速率；为小尺度衰落；为路径损耗因子；为传输距离；为环境中噪声功率谱密度。
18、在一种可能的实现方式中，所述任务需求参数还包括所述待分配任务的最大允许时延，则所述需求约束为具体为：
19、所述待分配任务调度至所述控制终端的调度时间小于或等于最大允许时延。
20、在一种可能的实现方式中，所述任务需求参数还包括任务优先级，则所述方法还包括：
21、判断所述多个待分配任务与所述多个控制终端是否存在多对一的情况；
22、当所述多个待分配任务与所述多个控制终端存在多对一的情况时，将任务优先级更高的所述待分配任务调度至所述控制终端。
23、在一种可能的实现方式中，所述多个待分配调度任务和所述多个控制终端形成多个调度路径；则所述方法还包括：
24、获取所述多个调度路径中调度成功的路径个数，并基于所述路径个数确定调度成功率；
25、判断所述调度成功率是否小于成功率阈值，当所述调度成功率小于所述成功率阈值时，对所述资源调度模型进行修正。
26、另一方面，本发明还提供了一种多任务协同资源调度装置，用于将总任务中的多个待分配任务调度至多个控制终端，以协同运行所述总任务，所述装置包括：
27、控制终端参数获取单元，用于获取各所述控制终端的资源参数、负载参数和成本参数；
28、损耗参数获取单元，用于获取所述待分配任务调度至各所述控制终端的损耗参数；
29、资源调度模型确定单元，用于基于所述资源参数、所述负载参数、所述成本参数和所述损耗参数确定资源调度模型；
30、调度方案生成单元，用于基于所述待分配任务的任务需求参数确定需求约束，并基于所述需求约束和所述资源调度模型确定调度方案，按所述调度方案将多个待分配任务调度至多个控制终端。
31、另一方面，本发明还提供了一种工业控制设备，包括存储器和处理器，其中，
32、所述存储器，用于存储程序；
33、所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述任意一种可能的实现方式中所述的多任务协同资源调度方法中的步骤。
34、另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述任意一种可能的实现方式中所述的多任务协同资源调度方法的步骤。
35、本发明的有益效果是：本发明提供的多任务协同资源调度方法，通过获取的资源参数、负载参数、成本参数和损耗参数确定资源调度模型，从资源、负载、成本和损耗这四个维度构建资源调度模型，相比于现有技术中单一的考虑优先级，考虑了实际资源调度场景中更复杂的因素，进而提高了生成的调度方案的合理性，从而可提高资源调度的合理性。
36、进一步地，本发明在生成资源调度模型后，基于任务需求参数和资源调度模型生成调度方案，充分考虑了任务需求，提高了生成的调度方案与任务需求的适配性，进一步提高了资源调度的合理性。
1.一种多任务协同资源调度方法，其特征在于，用于将总任务中的多个待分配任务调度至多个控制终端，以协同运行所述总任务，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多任务协同资源调度方法，其特征在于，所述资源参数包括所述控制终端的剩余cpu空间和剩余内存；所述负载参数包括所述控制终端中正在运行任务的运行任务数量以及正在运行任务的预计完成时间；所述成本参数包括所述控制终端的计算频率；所述损耗参数包括所述待分配任务调度至所述控制终端的网络带宽、路径损耗因子和传输距离；所述任务需求参数包括所述待分配任务的待分配任务数量。
3.根据权利要求2所述的多任务协同资源调度方法，其特征在于，所述基于所述资源参数、所述负载参数、所述成本参数和所述损耗参数确定资源调度模型，包括：
4.根据权利要求3所述的多任务协同资源调度方法，其特征在于，所述资源调度模型为：
5.根据权利要求1所述的多任务协同资源调度方法，其特征在于，所述任务需求参数还包括所述待分配任务的最大允许时延，则所述需求约束为具体为：
6.根据权利要求1所述的多任务协同资源调度方法，其特征在于，所述任务需求参数还包括任务优先级，则所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的多任务协同资源调度方法，其特征在于，所述多个待分配调度任务和所述多个控制终端形成多个调度路径；则所述方法还包括：
8.一种多任务协同资源调度装置，其特征在于，用于将总任务中的多个待分配任务调度至多个控制终端，以协同运行所述总任务，所述装置包括：
9.一种工业控制设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述权利要求1-7中任一项所述的多任务协同资源调度方法的步骤。
