移動(dòng)環(huán)境中數(shù)據(jù)廣播調(diào)度與索引技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)據(jù)廣播是目前移動(dòng)環(huán)境中一種有效的數(shù)據(jù)訪問方式。服務(wù)器將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)通過公共信道周期性地發(fā)送出去，用戶偵聽廣播信道并及時(shí)獲取自己感興趣的內(nèi)容。與傳統(tǒng)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)數(shù)據(jù)訪問方式相比，采用廣播方式發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)可以同時(shí)滿足需要此數(shù)據(jù)項(xiàng)的所有用戶請(qǐng)求，且發(fā)送代價(jià)與用戶請(qǐng)求的個(gè)數(shù)基本無關(guān)，即數(shù)據(jù)廣播能夠支持大量用戶同時(shí)并發(fā)訪問數(shù)據(jù)，具有高度的可伸縮性。數(shù)據(jù)廣播技術(shù)在公共信息發(fā)布、移動(dòng)辦公、軍事應(yīng)用等領(lǐng)域己有實(shí)際案例，并有著廣闊的應(yīng)用前景。訪問時(shí)間與調(diào)諧時(shí)

2、間是數(shù)據(jù)廣播系統(tǒng)的兩個(gè)主要性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，它們分別用來衡量系統(tǒng)的訪問效率和能量使用效率，而廣播調(diào)度算法和索引技術(shù)就是圍繞這兩個(gè)性能指標(biāo)的優(yōu)化而展開，是當(dāng)前數(shù)據(jù)廣播研究中的兩個(gè)基本問題。
　　 本文著重研究基于事務(wù)的多數(shù)據(jù)項(xiàng)廣播調(diào)度算法和啟發(fā)式多盤調(diào)度的索引策略?；谑聞?wù)的多數(shù)據(jù)項(xiàng)廣播是一種重要的數(shù)據(jù)廣播方式，而如何確定各數(shù)據(jù)項(xiàng)的位置以最大限度地降低用戶的平均訪問時(shí)間是其研究的熱點(diǎn)。本文引入了人工智能中的A*算法，提出了一種基于事務(wù)

3、的AAMIQ多數(shù)據(jù)項(xiàng)廣播調(diào)度算法，根據(jù)各用戶請(qǐng)求的訪問頻率及各用戶請(qǐng)求內(nèi)部數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的聯(lián)系設(shè)計(jì)了估價(jià)函數(shù)，然后用A*算法生成最優(yōu)調(diào)度序列，最后還為該算法設(shè)定了一個(gè)窗口大小以便較快地找到最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法既對(duì)訪問頻率較高的用戶請(qǐng)求有良好的性能，又兼顧了訪問頻率較低的用戶請(qǐng)求，從而有效地降低了平均訪問代價(jià)；當(dāng)請(qǐng)求訪問頻率相差很大時(shí)，算法的平均訪問性能更優(yōu)。樹索引是數(shù)據(jù)廣播索引技術(shù)之一，它能大幅減少系統(tǒng)的調(diào)諧時(shí)間而獲得最廣泛的研究。

4、本文提出了啟發(fā)式多盤調(diào)度的一種SIHMD偏斜索引策略，根據(jù)盤內(nèi)數(shù)據(jù)項(xiàng)訪問概率相近和盤問訪問概率相差較大的特點(diǎn)，首先分別對(duì)各盤的盤內(nèi)數(shù)據(jù)項(xiàng)建立平衡索引樹，然后對(duì)各盤形成的索引樹的根結(jié)點(diǎn)采用VF算法建立偏斜索引樹，有效降低了平均調(diào)諧時(shí)間；為進(jìn)一步優(yōu)化平均訪問時(shí)間，還設(shè)計(jì)了廣播索引樹算法，在廣播序列中為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)分配較多的索引結(jié)點(diǎn)次數(shù)來減少其目錄丟失，從而大大減小其訪問時(shí)間。實(shí)驗(yàn)證明：該策略既能優(yōu)化平均調(diào)諧時(shí)間，又能使平均訪問時(shí)間保持在合理范圍