面向移動(dòng)設(shè)備云的任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、隨著云計(jì)算的蓬勃發(fā)展，以及人們對于移動(dòng)終端的普遍使用，移動(dòng)云計(jì)算領(lǐng)域發(fā)展迅速。但是，這種模式存在一個(gè)不可避免地缺點(diǎn)，即移動(dòng)終端與云通信過程中，會(huì)產(chǎn)生較大的時(shí)間延遲，并且會(huì)消耗大量不必要的電能，因此，針對以上存在的問題，研究者們提出了概念移動(dòng)設(shè)備云（Mobile Device Cloud，即MDC）。
　　移動(dòng)設(shè)備云指的是一組移動(dòng)設(shè)備組成的小型云，組內(nèi)設(shè)備互相協(xié)作完成任務(wù)，移動(dòng)設(shè)備可以將任務(wù)傳輸給同在一個(gè)組內(nèi)臨近的其他設(shè)備，并由其他

2、設(shè)備執(zhí)行任務(wù)，進(jìn)而完成自身不可完成的任務(wù)，同時(shí)大大節(jié)省了耗電量以及時(shí)間延遲。研究者們證明了將任務(wù)遷移給一個(gè)移動(dòng)設(shè)備云的其他移動(dòng)設(shè)備來執(zhí)行，確實(shí)可以節(jié)省所需的時(shí)間以及能耗，并且相對于將任務(wù)在本機(jī)執(zhí)行，將任務(wù)遷移給MDC中其他設(shè)備，能夠分別節(jié)省所需時(shí)間以及能耗為最高至50％和26%。因此，移動(dòng)設(shè)備云的提出是非常有意義的。本文的研究內(nèi)容為如何在MDC環(huán)境下調(diào)度任務(wù)，以盡量延長整個(gè)MDC組內(nèi)移動(dòng)終端的生命周期，并同時(shí)提高吞吐率。
　　本文

3、首先介紹了云計(jì)算、微云及移動(dòng)設(shè)備云領(lǐng)域的研究發(fā)展情況，并針對現(xiàn)有研究分析了其不足之處。然后對于相關(guān)工作進(jìn)行了介紹與分析，其中包括云計(jì)算、微云、移動(dòng)設(shè)備云架構(gòu)及其之間的區(qū)別，以及經(jīng)典任務(wù)調(diào)度算法的介紹分析與比較。
　　其次，本文對于總體研究方案進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并對系統(tǒng)流程進(jìn)行了描述。并重點(diǎn)介紹了任務(wù)預(yù)處理過程，即研究了如何將不同的任務(wù)分解為子任務(wù)。同時(shí)本文研究了如何定奪任務(wù)分解的粒度，使得子任務(wù)在MDC環(huán)境中傳遞時(shí)，耗能更小并且更有

4、助于吞吐率的提升。在任務(wù)分解部分，本文提出了通過分析任務(wù)程序構(gòu)建任務(wù)結(jié)構(gòu)圖的方案，然后基于任務(wù)結(jié)構(gòu)圖構(gòu)建獨(dú)立單元，并進(jìn)一步構(gòu)建業(yè)務(wù)邏輯單元，得到分解后的子任務(wù)。
　　再次，在將任務(wù)分解為較適合本課題研究背景的子任務(wù)后，重點(diǎn)研究了面向移動(dòng)設(shè)備云的任務(wù)調(diào)度算法，包括基于遺傳算法的初始分配調(diào)度算法，以及后續(xù)的移動(dòng)設(shè)備動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。并且，針對動(dòng)態(tài)調(diào)度算法的研究，首先提出了重要模型，包括由移動(dòng)設(shè)備運(yùn)動(dòng)所導(dǎo)致的設(shè)備與云之間動(dòng)態(tài)連接模型，及動(dòng)態(tài)