面向协作物联网环境的可视化任务调度系统设计与实现

Bertha 。 2024-02-20 10:18 12阅读 0赞

目 录  
摘 要 I  
Abstract II  
图表目录 V  
1 绪论 1  
1.1 研究背景及意义 1  
1.2 国内外研究现状 2  
1.2.1 基于边缘计算架构的任务调度 2  
1.2.2 设备至设备使能的任务调度 3  
1.2.3 基于元启发式算法的任务调度 6  
1.3 本文主要工作 7  
1.4 本文结构安排 8  
2 协作物联网环境下的任务调度问题建模 10  
2.1 基于边缘计算的C-IoT系统模型 10  
2.2 任务响应时间与能耗模型 12  
2.2.1 本地计算模型 12  
2.2.2 边缘服务器计算模型 13  
2.2.3 相邻终端设备计算模型 14  
2.3 能效优化任务调度模型 14  
2.4 本章小结 15  
3 基于改进蝙蝠算法的元启发式任务调度方法 16  
3.1 种群的表示及初始化 16  
3.2 基于位置的映射机制 16  
3.3 带有速度控制策略的蝙蝠算法 20  
3.4 基于贪婪搜索思想的任务分配策略 21  
3.5 任务调度算法 25  
3.6 实验结果与分析 27  
3.6.1 实验环境和测试实例 27  
3.6.2 参数调优 27  
3.6.3 能效评估 29  
3.7 本章小结 32  
4 引入局部搜索和Levy飞行策略的任务调度算法 34  
4.1 初始最优解的优化方法 34  
4.2 解空间搜索能力改进策略 38  
4.3 收敛性证明 40  
4.4 实验结果与分析 44  
4.4.1 参数调优 44  
4.4.2 能效评估 44  
4.5 本章小结 51  
5 可视化任务调度系统实现 53  
5.1 可视化任务调度系统设计与实现 53  
5.1.1 系统开发环境 53  
5.1.2 系统总体设计 53  
5.1.3 系统模块详细设计与实现 54  
5.2 本章小节 58  
6 总结与展望 59  
6.1 本文总结 59  
6.2 未来工作展望 59  
致 谢 61  
参考文献 62  
1.3本文主要工作  
本文针对C-IoT环境下的任务调度问题，围绕任务调度模型和优化算法开展了一系列的研究。针对C-IoT环境的特点，综合考虑终端设备的计算能耗和D2D卸载的传输能耗，构建了以最小化总体响应时间为目标、具有能耗约束的任务调度模型。提出了一种基于位置的映射机制以及改进搜索策略的元启发式算法，能够在解空间快速寻找到满足能耗约束的高质量可行解。同时，为了进一步优化该任务调度算法的性能，在元启发式算法中引入局部搜索和Levy飞行策略，提高算法的解空间搜索能力、获得更高质量的调度解。总体而言，本文的主要研究内容包括以下几个方面：

1.  构建了任务调度问题的数学模型。针对C-IoT环境的特点，综合考虑C-IoT中允许设备至设备的任务卸载场景，以及任务的卸载顺序和卸载位置，建立了以能耗为约束条件，最小化所有任务的响应时间为目标的任务调度优化模型。
2.  提出基于改进蝙蝠算法的元启发式任务调度方法。首先使用一种基于位置的高效映射机制将蝙蝠个体快速映射为一个任务序列，然后设计一种基于贪婪搜索思想的任务分配策略计算任务序列的适应度值。在种群更新规则中增加了一个自适应权重来动态更新蝙蝠的运动速度，使得改进后的蝙蝠算法能够平衡算法的全局搜索和局部搜索能力，有效地减缓了算法的过早收敛。实验结果表明上述改进策略有效地降低了任务的响应时间，同时具有较高的计算效率。
3.  提出一种引入局部搜索和Levy飞行策略的任务调度方法。在基于位置的映射机制中，生成的任务调度问题的新解质量高度依赖于初始最优解，引入局部搜索策略能够为算法寻找到高质量的初始最优解。此外，在种群更新时采用随机性更强的Levy飞行策略，使得个体具有跳出局部极值的能力，弥补了BA算法自身容易陷入局部优化的不足。实验结果表明通过上述两方面的优化，有效提高了任务调度问题可行解的质量，进一步降低任务的响应时间，同时保证了算法的全局收敛性。
4.  基于上述研究成果，设计开发了一款面向C-IoT的可视化任务调度系统。该系统支持自定义生成任务实例和配置终端设备与服务器资源，通过选择合适的任务调度策略生成响应时间最小的解决方案并输出可视化结果。  
    1.4本文结构安排  
    本文总共分为六章，具体结构如下：  
    第一章：本章首先介绍了C-IoT环境下的任务调度的研究背景与意义，然后介绍了任务调度问题的国内外研究现状，介绍了元启发式算法相关的背景知识，最后介绍了本文的主要工作以及结构安排。  
    第二章：本章建立了C-IoT环境下能效优化任务调度的数学模型。考虑到物联网中终端设备的电量约束以及边缘服务器的资源受限问题，建立了响应时间和终端设备能耗计算的数学表达式，并将响应时间作为任务调度问题的优化目标。  
    第三章：本章节提出了一种基于改进蝙蝠算法的元启发式任务调度算法，采用基于位置的映射机制将蝙蝠个体映射为任务调度序列；然后使用基于贪婪搜索思想的算法对任务序列中的任务进行分配并求解个体适应度值。最后采用设计的带有速度控制策略的蝙蝠算法更新蝙蝠个体，通过不断的迭代进化获得最优解。本章设计了完备的仿真实验对提出的改进任务调度算法从性能和计算效率两个角度进行评估。  
    第四章：本章节主要介绍了引入局部搜索和Levy飞行策略的任务调度算法。使用局部搜索方法对基于位置的映射机制中的初始解进行优化，以提高调度解的质量；在蝙蝠算法中引入了随机性更强的Levy飞行策略，提高算法的解空间搜索能力。通过对这两方面的优化，不仅使得算法具有跳出局部机制的能力，并且能够获得更高质量的任务调度解。此外，本章对改进后算法的收敛性进行了理论分析。最后本章设计了完备的仿真实验对改进的调度算法从性能和计算效率两个角度进行评估。  
    第五章：本章主要介绍了设计开发的可视化任务调度仿真系统。详细介绍了该系统的总体框架以及相关模块的功能设计方案，将任务调度结果进行可视化输出。该系统支持用户对C-IoT环境中的资源自定义配置，展示任务在各个终端设备、边缘服务器的具体执行情况。  
    第六章：本章对全文的研究内容进行总结并做出展望。  
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