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1、物聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)相結(jié)合是產(chǎn)業(yè)信息化、智能化發(fā)展的重要方向。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)采集生產(chǎn)生活中人、設(shè)備等信息。但是物聯(lián)網(wǎng)中傳感器、終端設(shè)備、用戶(hù)服務(wù)等數(shù)量巨大,它們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和提交的任務(wù)都希望能夠得到快速高效的處理。另外物聯(lián)網(wǎng)中資源豐富,可利用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)眾多。因此,如何通過(guò)有效的作業(yè)調(diào)度方案,充分利用物聯(lián)網(wǎng)中的資源,獲得整個(gè)計(jì)算資源與不同作業(yè)需求之間的最佳匹配關(guān)系,并高效快速的處理相關(guān)數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵問(wèn)題之一。
目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從以下幾
2、個(gè)方面,研究如何優(yōu)化任務(wù)調(diào)度。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度不但有實(shí)時(shí)性方面的要求,而且因?yàn)槿蝿?wù)種類(lèi)眾多、任務(wù)之間高度協(xié)作等特點(diǎn),所以還有偏序、通信等多方面的約束。這種情況下的任務(wù)映射已經(jīng)被證明為NP-HARD問(wèn)題。這意味著在計(jì)算復(fù)雜度允許范圍內(nèi)幾乎無(wú)法獲得最優(yōu)解。如果任務(wù)預(yù)分配具有多維約束,其映射難度也會(huì)變得更高。這方面的問(wèn)題歸結(jié)到靜態(tài)調(diào)度中。當(dāng)前的研究主要通過(guò)建立DAG模型以及采用搜索算法解決該NP問(wèn)題。如果從較長(zhǎng)的時(shí)間區(qū)間段觀測(cè)系統(tǒng)時(shí),系統(tǒng)
3、中的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)并非固定不變,其狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化會(huì)對(duì)任務(wù)的預(yù)分配造成影響,運(yùn)行時(shí)如何在線控制任務(wù)的分配問(wèn)題一般被歸結(jié)到動(dòng)態(tài)調(diào)度中。如何正確的將動(dòng)態(tài)調(diào)度和靜態(tài)調(diào)度的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合則歸結(jié)為混合調(diào)度問(wèn)題。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究主要傾向于設(shè)置反饋機(jī)制或改進(jìn)傳統(tǒng)單節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,使之適用于混合調(diào)度。
本文的主要研究工作有:
(1)結(jié)合任務(wù)調(diào)度處理的研究現(xiàn)狀和現(xiàn)有研究成果,以及物聯(lián)網(wǎng)的特征,分析常用動(dòng)態(tài)調(diào)度算法和靜態(tài)調(diào)度算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
4、(2)通過(guò)研究物聯(lián)網(wǎng)中任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性,分別分析了每個(gè)約束條件的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了適用于靜態(tài)調(diào)度的多維約束優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
(3)鑒于尋優(yōu)算法在離散組合問(wèn)題中存在難以收斂的問(wèn)題,通過(guò)分析調(diào)度過(guò)程中任務(wù)部署的特征,以及優(yōu)化算法的收斂方向。設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)精英采集策略改進(jìn)遺傳算法,并用于靜態(tài)調(diào)度的優(yōu)化中。
(4)針對(duì)因系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化時(shí)造成單純的靜態(tài)調(diào)度不能完全適用的問(wèn)題,設(shè)計(jì)任務(wù)重發(fā)機(jī)制以及節(jié)點(diǎn)信任度約束,并以此提出一種基于自整
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