多组分系统的资源配置方法、装置、计算机设备和存储介质

本技术涉及大数据和人工智能，特别是涉及一种多组分系统的资源配置方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、智慧城市、智慧园区等体系化建设时，往往会衍生多个系统从而智能管理园区的各资源配置事宜，但是往往多个系统独立运行，系统与系统间没有交互配置策略，导致现有体系中存在的如资源配置不合理、能源浪费、环境恶化等各类问题。因此如何针对多组分系统场景下进行资源配置是当前的研究重点。

2、传统多组分系统的资源配置方式是基于dodaf等体系架构框架以设计体系架构，构建目标园区的智能体系系统，从而对多组分系统进行资源配置。但是dodaf体系框架构建的智能体系系统在配置方案时只考虑了当前的资源信息和各组分系统需求的资源信息，使得生成的各组分系统的资源配置任务的配置资源信息与各组分系统需要的资源信息不符，从而导致多组分系统资源配置的资源利用率较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种多组分系统的资源配置方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种多组分系统的资源配置方法。所述方法包括：

3、获取目标园区的不同组分系统的系统数据信息、各所述组分系统的资源信息、以及所述目标园区所处环境的各影响因素的影响因素数据，并基于每个影响因素的影响因素数据，调整各所述组分系统的系统数据信息，得到各所述组分系统的目标数据信息；

4、基于各所述组分系统的目标数据信息，构建所述目标园区的智能体系系统，并将各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务；

5、将各所述组分系统的资源调度任务发送至各组分系统，并采集每个组分系统的当前资源调度进度；

6、基于各所述组分系统的当前资源调度进度，计算各所述组分系统的当前资源利用率，并在存在资源利用率低于预设资源利用率的情况下，基于所述低于预设资源利用率的资源利用率对应的异常系统的资源配置任务，调整所述智能体系系统的资源配置参数，得到新智能体系系统；

7、识别各所述组分系统的当前资源信息，并将各所述组分系统的当前资源信息，替换各所述组分系统的资源信息，返回执行将各所述组分系统的目标数据信息、各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务步骤，直到完成调度各所述组分系统的资源信息的进度。

8、可选的，所述基于每个影响因素的影响因素数据，调整各所述组分系统的系统数据信息，得到各所述组分系统的目标数据信息，包括：

9、识别各所述组分系统的系统类型，并将所述组分系统的系统数据信息，按照数据类型，划分为多个子数据信息；

10、基于各所述组分系统类型，识别每个影响因素与各所述组分系统之间的关联关系，并针对每个组分系统，基于所述组分系统与各所述影响因素之间的关联关系，识别每个影响因素对应的所述组分系统的目标子数据信息；

11、基于每个影响因素的影响因素数据，调整所述影响因素对应的目标子数据信息，得到新目标子数据信息，并将各所述新目标子数据信息，替换各所述目标子数据信息，得到所述组分系统的目标数据信息。

12、可选的，所述基于各所述组分系统的目标数据信息，构建所述目标园区的智能体系系统，包括：

13、获取初始智能体系系统的各体系层的层功能信息，并识别每个组分系统的各目标数据信息的数据属性；

14、基于各所述目标数据信息的数据属性，识别各所述目标数据信息对应的体系层，并基于每个体系层的层功能信息，识别每个体系层的运行任务；

15、基于每个体系层的运行任务、以及每个体系层对应的各目标数据信息，构建每个体系层之间的各目标数据信息的关联信息，并基于每个体系层的各目标数据信息的关联信息，识别各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略；

16、基于各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略、以及每个体系层的各目标数据信息之间的关联信息，构建所述目标园区的智能体系系统。

17、可选的，所述基于各所述目标数据信息的数据属性，识别各所述目标数据信息对应的体系层，包括：

18、针对每个体系层，基于所述体系层的层功能信息，识别所述体系层的数据需求信息，并基于所述数据需求信息，在数据库中，查询所述数据需求信息对应的区域数据属性；

19、识别所述区域数据属性中的各目标数据属性，并在各所述目标数据信息对应的数据属性中，筛选与各所述目标数据属性相同的数据属性对应的目标数据信息；

20、将所述体系层，作为所述目标数据信息对应的体系层。

21、可选的，所述基于每个体系层的层功能信息，识别每个体系层的运行任务，包括：

22、针对每个体系层，将所述体系层的层功能信息，按照所述层功能信息包含的功能种类，拆分为多个子功能信息，并识别每个子功能信息对应的数据处理流程；

23、基于每个子功能信息对应的数据处理流程，生成每个子功能信息对应的子运行任务，并将所有子运行任务，作为所述体系层的运行任务。

24、可选的，所述基于每个体系层的运行任务、以及每个体系层对应的各目标数据信息，构建每个体系层之间的各目标数据信息的关联信息，包括：

25、针对每个体系层，基于识别所述体系层的各数据属性对应的所述体系层的运行任务中的子运行任务，并基于每个体系层的运行任务，识别每个体系层之间的关联信息；

26、基于每个体系层之间的关联信息、以及每个体系层的各数据属性对应的子运行任务，识别每个体系层之间的各关联数据属性；

27、识别每个体系层的关联数据属性对应的第一目标数据信息，并将各所述第一目标数据信息，作为每个体系层的各目标数据信息之间的关联信息。

28、可选的，所述基于每个体系层的各目标数据信息的关联信息，识别各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略，包括：

29、针对每两个体系层，基于所述体系层之间的各关联数据属性的子运行任务对应的数据处理流程，识别各所述关联数据属性所需的目标数据信息、以及各所述目标数据信息的需求时间点；

30、基于每个关联数据属性对应的目标数据信息，识别每个关联数据属性所需的目标数据信息与每个关联数据属性对应的目标数据信息之间的对应关系，并基于每个关联数据属性所需的各目标数据信息的需求时间点、以及每个关联数据属性的目标数据信息的各对应关系，确定各所述关联数据属性对应的体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略。

31、可选的，所述将各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务，包括：

32、基于各所述组分系统的资源信息，识别各所述组分系统的资源需求信息、以及各所述组分系统的资源持有信息，并基于各所述组分系统的资源需求信息，以及各所述体系层的运行任务，生成各所述体系层的任务目标；

33、基于各所述组分系统的资源持有信息，识别各所述组分系统的数据调整信息，并基于各所述组分系统的数据调整信息、以及各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略，调整体系层的各目标数据信息，得到各所述体系层的运行数据信息；

34、将每个体系层的任务目标、以及每个体系层的运行数据信息，输入智能体系系统，执行各所述体系层对应的运行任务，得到各所述组分系统的资源配置任务。

35、可选的，所述基于所述低于预设资源利用率的资源利用率对应的系统的异常资源配置任务，调整所述智能体系系统的资源配置参数，得到新智能体系系统，包括：

36、计算所述资源利用率与所述预设资源利用率之间的偏差值，并识别所述异常系统的资源配置任务中的各资源配置量；

37、识别所述偏差值对应的各所述资源配置量的偏差量，并识别每个资源配置量对应的配置体系层；

38、基于各所述资源配置量的偏差量、以及各所述资源配置量对应的配置体系层，调整各所述配置体系层的运行任务的任务参数，得到各新体系层，并将包含各所述新体系层的智能体系系统，作为新智能体系系统。

39、第二方面，本技术还提供了一种多组分系统的资源配置装置。所述装置包括：

40、获取模块，用于获取目标园区的不同组分系统的系统数据信息、各所述组分系统的资源信息、以及所述目标园区所处环境的各影响因素的影响因素数据，并基于每个影响因素的影响因素数据，调整各所述组分系统的系统数据信息，得到各所述组分系统的目标数据信息；

41、构建模块，用于基于各所述组分系统的目标数据信息，构建所述目标园区的智能体系系统，并将各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务；

42、监控模块，用于将各所述组分系统的资源调度任务发送至各组分系统，并采集每个组分系统的当前资源调度进度；

43、调整模块，用于基于各所述组分系统的当前资源调度进度，计算各所述组分系统的当前资源利用率，并在存在资源利用率低于预设资源利用率的情况下，基于所述低于预设资源利用率的资源利用率对应的异常系统的资源配置任务，调整所述智能体系系统的资源配置参数，得到新智能体系系统；

44、迭代模块，用于识别各所述组分系统的当前资源信息，并将各所述组分系统的当前资源信息，替换各所述组分系统的资源信息，返回执行将各所述组分系统的目标数据信息、各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务步骤，直到完成调度各所述组分系统的资源信息的进度。

45、可选的，所述获取模块，具体用于：

46、识别各所述组分系统的系统类型，并将所述组分系统的系统数据信息，按照数据类型，划分为多个子数据信息；

47、基于各所述组分系统类型，识别每个影响因素与各所述组分系统之间的关联关系，并针对每个组分系统，基于所述组分系统与各所述影响因素之间的关联关系，识别每个影响因素对应的所述组分系统的目标子数据信息；

48、基于每个影响因素的影响因素数据，调整所述影响因素对应的目标子数据信息，得到新目标子数据信息，并将各所述新目标子数据信息，替换各所述目标子数据信息，得到所述组分系统的目标数据信息。

49、可选的，所述构建模块，具体用于：

50、获取初始智能体系系统的各体系层的层功能信息，并识别每个组分系统的各目标数据信息的数据属性；

51、基于各所述目标数据信息的数据属性，识别各所述目标数据信息对应的体系层，并基于每个体系层的层功能信息，识别每个体系层的运行任务；

52、基于每个体系层的运行任务、以及每个体系层对应的各目标数据信息，构建每个体系层之间的各目标数据信息的关联信息，并基于每个体系层的各目标数据信息的关联信息，识别各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略；

53、基于各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略、以及每个体系层的各目标数据信息之间的关联信息，构建所述目标园区的智能体系系统。

54、可选的，所述构建模块，具体用于：

55、针对每个体系层，基于所述体系层的层功能信息，识别所述体系层的数据需求信息，并基于所述数据需求信息，在数据库中，查询所述数据需求信息对应的区域数据属性；

56、识别所述区域数据属性中的各目标数据属性，并在各所述目标数据信息对应的数据属性中，筛选与各所述目标数据属性相同的数据属性对应的目标数据信息；

57、将所述体系层，作为所述目标数据信息对应的体系层。

58、可选的，所述构建模块，具体用于：

59、针对每个体系层，将所述体系层的层功能信息，按照所述层功能信息包含的功能种类，拆分为多个子功能信息，并识别每个子功能信息对应的数据处理流程；

60、基于每个子功能信息对应的数据处理流程，生成每个子功能信息对应的子运行任务，并将所有子运行任务，作为所述体系层的运行任务。

61、可选的，所述构建模块，具体用于：

62、针对每个体系层，基于识别所述体系层的各数据属性对应的所述体系层的运行任务中的子运行任务，并基于每个体系层的运行任务，识别每个体系层之间的关联信息；

63、基于每个体系层之间的关联信息、以及每个体系层的各数据属性对应的子运行任务，识别每个体系层之间的各关联数据属性；

64、识别每个体系层的关联数据属性对应的第一目标数据信息，并将各所述第一目标数据信息，作为每个体系层的各目标数据信息之间的关联信息。

65、可选的，所述构建模块，具体用于：

66、针对每两个体系层，基于所述体系层之间的各关联数据属性的子运行任务对应的数据处理流程，识别各所述关联数据属性所需的目标数据信息、以及各所述目标数据信息的需求时间点；

67、基于每个关联数据属性对应的目标数据信息，识别每个关联数据属性所需的目标数据信息与每个关联数据属性对应的目标数据信息之间的对应关系，并基于每个关联数据属性所需的各目标数据信息的需求时间点、以及每个关联数据属性的目标数据信息的各对应关系，确定各所述关联数据属性对应的体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略。

68、可选的，所述调整模块，具体用于：

69、基于各所述组分系统的资源信息，识别各所述组分系统的资源需求信息、以及各所述组分系统的资源持有信息，并基于各所述组分系统的资源需求信息，以及各所述体系层的运行任务，生成各所述体系层的任务目标；

70、基于各所述组分系统的资源持有信息，识别各所述组分系统的数据调整信息，并基于各所述组分系统的数据调整信息、以及各所述体系层之间的各目标数据信息的数据交互策略，调整体系层的各目标数据信息，得到各所述体系层的运行数据信息；

71、将每个体系层的任务目标、以及每个体系层的运行数据信息，输入智能体系系统，执行各所述体系层对应的运行任务，得到各所述组分系统的资源配置任务。

72、可选的，所述调整模块，具体用于：

73、计算所述资源利用率与所述预设资源利用率之间的偏差值，并识别所述异常系统的资源配置任务中的各资源配置量；

74、识别所述偏差值对应的各所述资源配置量的偏差量，并识别每个资源配置量对应的配置体系层；

75、基于各所述资源配置量的偏差量、以及各所述资源配置量对应的配置体系层，调整各所述配置体系层的运行任务的任务参数，得到各新体系层，并将包含各所述新体系层的智能体系系统，作为新智能体系系统。

76、第三方面，本技术提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

77、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

78、第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

79、上述多组分系统的资源配置方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目标园区的不同组分系统的系统数据信息、各所述组分系统的资源信息、以及所述目标园区所处环境的各影响因素的影响因素数据，并基于每个影响因素的影响因素数据，调整各所述组分系统的系统数据信息，得到各所述组分系统的目标数据信息；基于各所述组分系统的目标数据信息，构建所述目标园区的智能体系系统，并将各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务；将各所述组分系统的资源调度任务发送至各组分系统，并采集每个组分系统的当前资源调度进度；基于各所述组分系统的当前资源调度进度，计算各所述组分系统的当前资源利用率，并在存在资源利用率低于预设资源利用率的情况下，基于所述低于预设资源利用率的资源利用率对应的异常系统的资源配置任务，调整所述智能体系系统的资源配置参数，得到新智能体系系统；识别各所述组分系统的当前资源信息，并将各所述组分系统的当前资源信息，替换各所述组分系统的资源信息，返回执行将各所述组分系统的目标数据信息、各所述组分系统的资源信息，输入智能体系系统，得到各所述组分系统的资源配置任务步骤，直到完成各所述组分系统的资源配置任务。避免了由于生成的资源配置任务不合理从而导致各组分系统的资源利用率降低的问题。本方案通过识别目标园区所属环境的各影响因素从而调整个系统的系统数据信息，避免构建的智能体系系统生成的各组分系统的资源配置任务不符合实际情况的问题。然后，通过实时监控评价，再调整各组分系统的资源配置任务，不仅智能化持续确保各组分系统的资源配置任务对应的资源信息与各组分系统需要的资源信息相匹配持续，并且提升了调度各组分系统的资源信息的灵活度，从而综合提升了多组分系统资源配置的资源利用率。