智能制造工廠中,生產自動化給各類處理任務的終端帶來了大量的任務處理需求,而移動云計算技術恰好可以緩解這種任務處理壓力。但是在移動云計算技術的應用中也存在著一些問題,如大量實時性任務的時延要求難以得到滿足,移動端的儲能受限使得移動端的工作時長成為移動云計算應用中的一個瓶頸。本文考慮了以任務時延和移動端能量利用率為優(yōu)化目標的移動云計算中任務調度問題。本文的任務調度問題在實質上就是一個任務卸載問題,即如何以時延和移動端能量利用率為優(yōu)化目標,更好地將一部分任務從移動端遷移到云端服務器。本文提出了移動云計算任務調度問題的基本方案,任務調度的基本架構,并為該任務調度問題建立了基本模型,該模型為任務調度問題的解決奠定了堅實的數(shù)學基礎,之后在數(shù)學模型的基礎上提出了兩個算法來優(yōu)化本文的時延和移動端能量利用率這兩個目標。本文以移動端能耗和任務的時延為優(yōu)化目標,以任務模型、任務時延模型、能耗模型等為數(shù)學理論基礎,提出了由兩個基于啟發(fā)式算法原理的優(yōu)化算法構成的任務調度分步策略。兩個啟發(fā)式算法分別以粒子群算法和遺傳算法為基本原理,提出了PGAAT算法和GACTEU算法。第一個算法對于任務相關的一些參數(shù)做了優(yōu)化,... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 移動云計算下任務調度的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標和內容及創(chuàng)新點
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 移動云計算中任務調度相關理論
    2.1 移動云計算任務調度的三種模式
        2.1.1 基于云端的完全任務遷移模式
        2.1.2 基于云端的部分任務遷移模式
        2.1.3 基于移動端間互助的任務均衡模式
        2.1.4 三種模式的比較及其應用
    2.2 移動云計算任務調度的相關算法
        2.2.1 傳統(tǒng)的移動云計算任務調度算法
            2.2.1.1 Min-Min算法
            2.2.1.2 Max-Min算法
            2.2.1.3 公平調度算法
        2.2.2 智能的移動云計算任務調度算法
            2.2.2.1 遺傳算法
            2.2.2.2 蟻群算法
            2.2.2.3 模擬退火算法
            2.2.2.4 粒子群算法
            2.2.2.5 幾種算法相比較
    2.3 任務調度中的常用節(jié)能技術
    2.4 本章小結
第三章 移動云計算中任務調度問題的建模
    3.1 移動云計算任務調度總體方案
    3.2 移動云計算任務調度的系統(tǒng)架構
    3.3 任務模型
    3.4 任務的時延模型
    3.5 移動端的能耗模型
    3.6 本章小結
第四章 移動云計算中任務調度算法設計
    4.1 任務調度問題的描述和分析
    4.2 算法設計的總體思路
    4.3 移動云計算任務調度參數(shù)的優(yōu)化
        4.3.1 算法分析
        4.3.2 PGAAT算法詳解
    4.4 移動云計算任務調度算法
        4.4.1 算法分析
        4.4.2 GACTEU算法詳解
        4.4.3 GACTEU算法的相關設置
    4.5 本章小結
第五章 實驗仿真和結果分析
    5.1 參數(shù)優(yōu)化算法和任務調度決策算法的實驗設計
    5.2 實驗結果及其相關分析
        5.2.1 PGAAT算法實驗結果及分析
        5.2.2 GACTEU算法實驗結果及分析
第六章 總結和展望
    6.1 全文總結
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動云計算環(huán)境下任務調度的多目標優(yōu)化方法[J]. 胡海洋,劉潤華,胡華.  計算機研究與發(fā)展. 2017(09)
[2]云數(shù)據(jù)中心的能耗管理研究[J]. 周航,朱欣穎.  智能計算機與應用. 2013(04)
[3]云計算環(huán)境中優(yōu)化遺傳算法的資源調度策略[J]. 劉愉,趙志文,李小蘭,孔令榮,于淑環(huán),于妍芳.  北京師范大學學報(自然科學版). 2012(04)
[4]一種基于粒子群的聚類算法[J]. 姚麗娟,羅可,孟穎.  計算機工程與應用. 2012(13)



本文編號：3056994