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摘要：本发明公开了一种资源协同优化决策方法及系统，涉及资源协同优化技术领域，包括：获取所有资源的分布情况，按照资源分布特征将其划分为若干个区域；基于云端数据库数据信息，给涉及的参数进行赋值；基于云端数据库数据信息，获取各个区域资源信息和任务约束条件；根据效率公式，筛选出符合条件的最优区域组合；在各个区域设置资源信息采集点，建立资源调动信息单；采用云端服务，统计资源调动信息单的信息，建立资源调动信息库。通过设置筛选最优区域组合方法模块和系统运行模块，确保各个区域资源分配的平衡，极大地保证了可调用资源的利用率，从而有效提高工作有条不紊地推进，完成预期目标。

主权项：1.一种资源协同优化决策方法，其特征在于，包括：获取所有资源的分布情况，按照资源分布特征将其划分为若干个区域；基于云端数据库数据信息，给涉及的参数进行赋值；基于云端数据库数据信息，获取各个区域资源信息和任务约束条件；根据效率公式，筛选出符合条件的最优区域组合；在各个区域设置资源信息采集点，建立资源调动信息单；采用云端服务，统计资源调动信息单的信息，建立资源调动信息库；所述获取所有资源的分布情况，按照资源分布特征将其划分为若干个区域具体包括：根据所有资源的分布情况，将具有相同的资源分布特征的区域归类为同一资源区域，其中，所述资源分布特征包括相同任务和资源集中，并组成区域集合体D，D＝{d1d2d3···dn···dN}，其中，dn指的是第n个区域，N为区域总数；所述基于云端数据库数据信息，给涉及的参数进行赋值具体包括：资源在调度过程中的平均速度为v；资源的工作效率相同且单个资源的工作效率为η；在调度过程中产生的时间误差为Te；资源在工作过程中预留的额定弥补量为Me，其中，额定弥补量指的是在少量资源出现问题时，由这部分量来弥补资源缺位，确保任务稳定完成；所述基于云端数据库数据信息，获取各个区域资源信息和任务约束条件具体包括：各个区域内的未使用资源数量和使用中的资源量；使用中资源的任务量和已完成任务量、约束时间和已工作的时间；新目标的任务量和约束时间；各个区域中心点到新目标的最短距离；所述根据效率公式，筛选出符合条件的最优区域组合具体包括：将各个区域中心点到新目标的最短距离组成集合体H，H＝{h1h2h3···hn···hN}，其中，hn指的是第n个区域中心点到新目标的最短距离，N为区域总数；根据距离公式，计算各个区域在调度过程中的调度时间；根据时间公式，计算各个区域资源参与新目标工作的工作时间；根据效率公式，计算各个区域内可调用使用中资源的最大资源量；根据效率公式，计算各个区域可调用资源在新目标的约束时间内完成的任务量，其中，可调用资源包括未使用资源和可调用使用中资源的最大资源；将上述计算得到的任务量与新目标给定的任务量进行对比，筛选出符合条件的最优区域组合；所述距离公式为： 其中，H为各个区域中心点到新目标的最短距离组成的集合体，v为资源在调度过程中的平均速度，Ts为各个区域在调度过程中的调度时间组成的集合体；所述时间公式为：Tzi＝T-Tsi-Te其中，Tzi为第i个区域可调用资源参与新目标工作的工作时间，T为新目标的约束时间，Tsi为第i个区域在调度过程中的调度时间，Te为在调度过程中产生的时间误差，其中，所述时间公式成立的前提是对各个区域同一时间进行调度，则有上述各个区域的工作时间与调度时间的和恒等于约束时间；所述根据效率公式求各个区域内可调用使用中资源的最大资源量的表达式为： 其中，Mmax为各个区域内可调用使用中资源的最大资源量，M为各个区域内使用中的资源量，Mm为各个区域内正在进行的任务给定的初始任务量，Mn为各个区域正在进行的任务已完成的任务量，Tm为各个区域正在进行的任务给定的初始约束时间，Tn为各个区域正在进行的任务已工作的时间，Me为资源在工作过程中预留的额定弥补量，η为单个资源的工作效率；所述根据效率公式求各个区域可调用资源在新目标的约束时间内完成的任务量的表达式为： 其中，Y为各个区域可调用资源在新目标的约束时间内完成的任务量，η为单个资源的工作效率，T为新目标的约束时间，Te为在调度过程中产生的时间误差，Mmaxi为第i个区域可调用使用中资源的最大资源量，Mwi为第i个区域内未使用资源量，v为资源在调度过程中的平均速度，hi为第i个区域中心点到新目标的最短距离。

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