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文檔簡介
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采集生產(chǎn)生活中人、設備等信息。但是物聯(lián)網(wǎng)中傳感器、終端設備、用戶服務等數(shù)量巨大,它們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和提交的任務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,可利用的計算節(jié)點眾多。因此,如何通過有效的作業(yè)調(diào)度方案,充分利用物聯(lián)網(wǎng)中的資源,獲得整個計算資源與不同作業(yè)需求之間的最佳匹配關系,并高效快速的處理相關數(shù)據(jù)成為關鍵問題之一。
目前國內(nèi)外學者主要從以下幾
2、個方面,研究如何優(yōu)化任務調(diào)度。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中任務調(diào)度不但有實時性方面的要求,而且因為任務種類眾多、任務之間高度協(xié)作等特點,所以還有偏序、通信等多方面的約束。這種情況下的任務映射已經(jīng)被證明為NP-HARD問題。這意味著在計算復雜度允許范圍內(nèi)幾乎無法獲得最優(yōu)解。如果任務預分配具有多維約束,其映射難度也會變得更高。這方面的問題歸結(jié)到靜態(tài)調(diào)度中。當前的研究主要通過建立DAG模型以及采用搜索算法解決該NP問題。如果從較長的時間區(qū)間段觀測系統(tǒng)時,系統(tǒng)
3、中的節(jié)點狀態(tài)并非固定不變,其狀態(tài)的動態(tài)變化會對任務的預分配造成影響,運行時如何在線控制任務的分配問題一般被歸結(jié)到動態(tài)調(diào)度中。如何正確的將動態(tài)調(diào)度和靜態(tài)調(diào)度的優(yōu)點結(jié)合則歸結(jié)為混合調(diào)度問題。當前國內(nèi)外研究主要傾向于設置反饋機制或改進傳統(tǒng)單節(jié)點動態(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,分析常用動態(tài)調(diào)度算法和靜態(tài)調(diào)度算法的優(yōu)缺點。
4、(2)通過研究物聯(lián)網(wǎng)中任務之間的關聯(lián)性,分別分析了每個約束條件的特點,設計了適用于靜態(tài)調(diào)度的多維約束優(yōu)化目標函數(shù)。
(3)鑒于尋優(yōu)算法在離散組合問題中存在難以收斂的問題,通過分析調(diào)度過程中任務部署的特征,以及優(yōu)化算法的收斂方向。設計動態(tài)精英采集策略改進遺傳算法,并用于靜態(tài)調(diào)度的優(yōu)化中。
(4)針對因系統(tǒng)中節(jié)點狀態(tài)動態(tài)變化時造成單純的靜態(tài)調(diào)度不能完全適用的問題,設計任務重發(fā)機制以及節(jié)點信任度約束,并以此提出一種基于自整
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