基于任务表征模型的密度峰值聚类多粒度任务分解算法

基于任务表征模型的密度峰值聚类多粒度任务分解算法，涉及工业互联网领域，包括依据每个原子任务的信息，获取每个原子任务的计算资源需求向量；针对每个原子任务的计算资源需求向量进行归一化处理；计算原子任务自身计算资源权重系数；计算原子任务间的关联相关参数；计算原子任务之间的距离度量；初始化截断距离；计算每个原子任务的局部密度；计算最小中心偏移距离；获取聚类中心；获取聚类结果。本发明通过构建任务的表征模型，对任务的资源需求进行描述，并利用任务的权重进行任务聚类，以实现合理的资源调度与分配。本发明能够根据任务的特性将其分配到最合适的计算节点，优化系统性能，减少任务延迟，并提升资源利用率。