【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及以及普適計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展,催生了一種新型計(jì)算框架——群體計(jì)算(Collective Computing)。群體計(jì)算為廣泛復(fù)雜的多源異構(gòu)計(jì)算任務(wù)提供了一種嶄新的解決架構(gòu),充分利用了包括人在內(nèi)的群體的廣泛性、自主性、異構(gòu)性,并通過有效的任務(wù)管理機(jī)制,把龐大、復(fù)雜、無法由單個(gè)計(jì)算實(shí)體獨(dú)立完成的任務(wù),交由群體協(xié)作完成,從而能夠?qū)⒒ヂ?lián)網(wǎng)中廣泛的計(jì)算資源充分地利用起來,有效提高任務(wù)的執(zhí)行效率。本文將群體計(jì)算中的任務(wù)管理技術(shù)主要分為任務(wù)分解和任務(wù)分配兩大部分。首先,本文提出了一種可擴(kuò)展的任務(wù)樹模型,并通過將任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系分為“串”、“并”、“或”三種,來實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)的分解。同時(shí)提出一系列對(duì)任務(wù)樹的修剪和重組算法,來保證在提高任務(wù)并行度的同時(shí),盡可能地避免任務(wù)的過度分解。簡(jiǎn)單來說就是在保證任務(wù)完成時(shí)間最小的情況下,盡可能地避免分解得到的任務(wù)數(shù)量過多,以免加重任務(wù)分配過程的負(fù)擔(dān)以及加大對(duì)計(jì)算資源數(shù)量的需求。此外,本文根據(jù)上述任務(wù)分解算法得到的任務(wù)樹結(jié)構(gòu)以及節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來構(gòu)建任務(wù)依賴圖,并提出了一種利用此任務(wù)依賴圖來實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配的算法(LLRF-GA算法)。算法首先根據(jù)本文提出的松弛比計(jì)算公式得出各個(gè)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)從而得到任務(wù)的分配順序,接著利用兩階段的遺傳算法對(duì)初始種群進(jìn)行優(yōu)化,以試圖尋找接近全局最優(yōu)的任務(wù)分配方式。最后,本文開發(fā)了一個(gè)群體計(jì)算仿真系統(tǒng),以模擬任務(wù)的分解和分配過程。同時(shí),利用該仿真系統(tǒng)從多維度實(shí)現(xiàn)了對(duì)本文提出的一系列任務(wù)分解和分配算法性能的分析與評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了本文提出的算法的高效性和優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5;TP391.44
【圖文】：

圖 2.3reCAPTCHA 示例[40]州大學(xué)伯克利分校提出SETI@home項(xiàng)目，吸引了全，截至2004年5月，所有群體資源已經(jīng)累積為SETI@間內(nèi)分析了大量積壓的天文數(shù)據(jù)[41]。新加坡南洋理智能手機(jī)，完成了對(duì)公交車的識(shí)別、對(duì)路線的識(shí)別

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本文編號(hào)：2774734