一种基于规则引擎与神经网络的种质库任务调度优化方法

本发明公开了一种基于规则引擎与神经网络的种质库任务调度优化方法，包括如下步骤：S1、采集种质库中与任务调度相关的原始数据集；S2、对原始数据集进行预处理；S3、构建任务资源图；S4、构建调度规则库，并基于规则引擎对调度规则进行解析；S5、基于规则感知的Graphormer模型，对任务和资源的全局结构关系进行建模，输出调度预测方案；S6、对调度预测方案进行优化调整，生成优化调度方案，并根据优化调度方案执行任务调度计划。本发明融合规则引擎与图神经网络，实现种质库任务调度智能优化，具备自适应强、约束可控、效率高的优点。