| 主权项 |
一种托管型的分布式任务调度方法，具有如下步骤：S100.将某一可分解的任务分解成多个交由工作站完成的工作；S200.将所述的多个工作按照数量预随机均分给参与任务运算的多个工作站进行处理；S300.在所述工作站进行工作处理的过程中，通过人工神经网络对待处理的工作的计算容量进行预估，将计算容量大的工作，优先分配给计算能力强的工作站；S400.当所述的参与任务的工作站中任一工作站完成一个所述的工作后，对该工作进行结果处理；S500.当所述的多个工作站完成全部工作后，汇总全部的工作结果，生成任务结果；所述步骤S300具体包括步骤：S310.统计所有参加任务处理的工作站的硬件参数，评价所述的每个工作站的工作能力；S320.针对已完成的工作，设定其计算容量＝工作耗时×完成该工作的工作站的计算能力；S330.选定系统内最先完成的工作的参数和计算容量，作为人工神经网络的样本，得到初始的神经网络关系函数；S340.将系统内陆续完成的工作的参数和计算容量作为样本代入所述的人工神经网络，不断地改进人工神经网络的关系函数；S350.将待分配的工作的参数代入当前的人工神经网络中，预估所有待分配工作的计算容量；将计算容量大的工作，分配给参与任务处理的工作站中计算能力强的工作站。 |
