针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法及设备技术

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本发明专利技术提供一种针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法及设备，涉及自动化任务调度领域，包括：通过执行数据构建成本消耗优化问题模型；通过执行数据构建有向无环图，通过图神经网络对有向无环图进行特征的传递和聚合，获得图嵌入特征表示；通过前馈神经网络对图嵌入特征表示进行调度解预测，获得调度解集合；将调度解集合代入成本消耗优化问题模型，计算获得最优调度解。本发明专利技术通过整个系统的总执行开销和总进程保活开销构建成本消耗优化问题模型，该模型既考虑了将软件自动化RPA作业调度分发到合适的执行器以减少软件启动开销，同时考虑了对执行器集群上的软件进程做出合理的保活决策，减少计算资源开销浪费。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动化任务调度领域，尤其涉及一种针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法及设备。

技术介绍

1、机器人过程自动化（robotic process automation，rpa）是一种使用机器人软件来自动执行企业流程中规律性、繁琐和可预测的任务的现代数字化技术。rpa系统借助虚拟软件机器人，模仿人类在计算机上的鼠标点击、键盘输入和数据处理等操作，以执行各种任务，如数据录入、文档处理、信息提取等。这些任务通常涉及对数据的处理、交互式通信以及其他在业务流程中重复出现的操作。

2、软件自动化rpa工作流是一组需要使用执行器中对应软件的rpa作业，并且rpa作业之间存在数据和控制依赖关系，各个不同类型的软件自动化rpa作业分别需要启动并使用不同的软件，而企业应用的大型软件初始化启动开销较大，对软件自动化rpa作业的执行效率影响明显，若执行器在完成软件自动化rpa作业后使其对应软件进程保活，则可以降低后续执行相同类型的软件自动化rpa作业时的启动开销，但进程保活同时也会造成资源开销。

技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法及设备，用于解决现有任务调度资源开销过大的问题。

2、本专利技术提供了一种针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法，包括步骤：

3、s1：获取软件自动化rpa工作流的执行数据，通过执行数据构建成本消耗优化问题模型；

4、s2：通过执行数据构建有向

5、s3：通过前馈神经网络对图嵌入特征表示进行调度解预测，获得调度解集合；

6、s4：将调度解集合代入成本消耗优化问题模型，计算获得最优调度解。

7、优选的：

8、软件自动化rpa工作流的执行数据包括：执行器集群n={1,...,n}，n为执行器的总数；执行器n配备的硬件资源表示为un；软件自动化rpa的作业类型集合k={job1,...,jobk}，k为作业类型的总数；作业类型jobk需要占用硬件资源为uk；执行器n运行并完成作业类型jobk造成的运行开销表示为；作业类型jobk在执行器n上的软件初始化启动开销表示为；单位时间内执行器n对作业类型jobk使用的软件进程保活开销表示为。

9、优选的，步骤s1具体为：

10、s11：获取软件自动化rpa工作流中的一次工作流调度任务f，在一次工作流调度任务中的系统时间划分为离散的时间步集合t={1,...,t}，t表示当前时间步；

11、s12：通过执行数据计算获得时间步t中整个系统的总执行开销和总进程保活开销；

12、s13：时间步t中整个系统的总开销ct表示为：

13、，

14、其中，参数α用于调整与之间的权重，参数α满足；

15、s14：通过执行数据和总开销构建成本消耗优化问题模型。

16、优选的：

17、总执行开销的计算公式为：

18、，

19、其中，表示在时间步t内调度至执行器n上的作业类型jobk的rpa作业数量，表示在时间步t之前执行器n上对作业类型jobk的rpa作业对应软件进程的保活数量；

20、总进程保活开销的计算公式为：

21、，

22、其中

23、，

24、表示在时间步t结束时执行器n对作业类型jobk的rpa作业对应软件进程的销毁数量；

25、成本消耗优化问题模型的表达式为：

26、。

27、优选的，步骤s2具体为：

28、s21：将各类rpa作业在各个执行器的运行开销，软件初始化启动开销和软件进程保活开销作为有向无环图的节点信息集合v，将工作流中rpa作业之间的数据传输和控制关系作为有向无环图的边信息集合e，构建有向无环图g=<v,e>；

29、s22：通过图神经网络对有向无环图的节点进行特征的传递和聚合，计算获得节点图嵌入特征表示；

30、s23：通过图神经网络对有向无环图的边进行特征的传递和聚合，计算获得边的图嵌入特征表示；

31、s24：由节点图嵌入特征表示和边的图嵌入特征表示组成图嵌入特征表示。

32、优选的：

33、节点图嵌入特征表示的为：

34、，

35、其中，表示节点v的邻域，u表示节点v的邻节点，w表示图神经网络的参数，a表示聚合函数，c表示连接运算，l表示网络的层数，t表示当前时间步，表示在当前时间步t时节点v在图神经网络第l层的节点图嵌入特征表示，表示在当前时间步t时邻节点u在图神经网络第l层的节点图嵌入特征表示，表示在当前时间步t时节点v在图神经网络第l+1层的节点图嵌入特征表示；

36、边的图嵌入特征表示的表达式为：

37、 ，

38、其中，e为边的编号，表示在当前时间步t时边e的图嵌入特征表示，表示在当前时间步t时边e的起点节点特征，表示在当前时间步t时边e的终点节点特征。

39、优选的，步骤s3具体为：

40、s31：通过图嵌入特征表示获取节点图嵌入特征表示和边的图嵌入特征表示；

41、s32：通过前馈神经网络对节点图嵌入特征表示进行调度解预测，计算获得执行器集群n中各执行器上所有的软件进程销毁数量yt；

42、s32：通过前馈神经网络对边的图嵌入特征表示进行调度解预测，计算获得执行器集群n中各执行器的优先调度概率分布xt；

43、s33：通过优先调度概率分布xt计算获得各执行器的调度集合xs；

44、s34：将软件进程销毁数量yt和调度集合xs作为一个调度解；

45、s35：重复步骤s32-s34共获得p个调度解，由p个调度解组成调度解集合。

46、优选的：

47、软件进程销毁数量yt的表达式为：

48、，

49、，

50、，

51、其中，和表示激活函数，l表示网络的层数，ffnnl表示前馈神经网络第l层的映射，表示向下取整函数，表示在当前时间步t时节点v的节点图嵌入特征表示，表示在时间步t内调度至执行器n上的作业类型jobk的rpa作业数量，表示在时间步t之前执行器n上对作业类型jobk的rpa作业对应软件进程的保活数量；

52、执行器优先调度概率向量xt的表达式为：

53、，

54、其中，softmax表示激活函数，表示在当前时间步t时边e的图嵌入特征表示，e表示边信息集合；

55、根据欧氏距离将xt量化为二进制的调度集合xs，xs中的当前时间步t时第s个执行器的第i个作业调度动作的表达式为：

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于，步骤S1具体为：

4.根据权利要求3所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于：

5.根据权利要求2所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于，步骤S2具体为：

6.根据权利要求5所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于：

7.根据权利要求2所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于，步骤S3具体为：

8.根据权利要求7所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于：

9.根据权利要求1所述的针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法，其特征在于，步骤S4具体为：

10.一种针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度设备，其特征在于：包括

...

【技术特征摘要】

1.一种针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法，其特征在于，步骤s1具体为：

4.根据权利要求3所述的针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法，其特征在于：

5.根据权利要求2所述的针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度方法，其特征在于，步骤s2具体为：

6.根据权利要求5所述的针对软件自动化rpa工作流的进程保活调度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张竞超，余螯，谢逸帆，王健，谢帅宇，
申请(专利权)人：安徽思高智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

网址：针对软件自动化RPA工作流的进程保活调度方法及设备技术 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/829638

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