【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及以及普適計算和云計算技術的快速發(fā)展,催生了一種新型計算框架——群體計算(Collective Computing)。群體計算為廣泛復雜的多源異構(gòu)計算任務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,并通過有效的任務管理機制,把龐大、復雜、無法由單個計算實體獨立完成的任務,交由群體協(xié)作完成,從而能夠?qū)⒒ヂ?lián)網(wǎng)中廣泛的計算資源充分地利用起來,有效提高任務的執(zhí)行效率。本文將群體計算中的任務管理技術主要分為任務分解和任務分配兩大部分。首先,本文提出了一種可擴展的任務樹模型,并通過將任務之間的關聯(lián)關系分為“串”、“并”、“或”三種,來實現(xiàn)對任務的分解。同時提出一系列對任務樹的修剪和重組算法,來保證在提高任務并行度的同時,盡可能地避免任務的過度分解。簡單來說就是在保證任務完成時間最小的情況下,盡可能地避免分解得到的任務數(shù)量過多,以免加重任務分配過程的負擔以及加大對計算資源數(shù)量的需求。此外,本文根據(jù)上述任務分解算法得到的任務樹結(jié)構(gòu)以及節(jié)點之間的關聯(lián)關系來構(gòu)建任務依賴圖,并提出了一種利用此任務依賴圖來實現(xiàn)任務分配的算法(LLRF-GA算法)。算法首先根據(jù)本文提出的松弛比計算公式得出各個任務的優(yōu)先級從而得到任務的分配順序,接著利用兩階段的遺傳算法對初始種群進行優(yōu)化,以試圖尋找接近全局最優(yōu)的任務分配方式。最后,本文開發(fā)了一個群體計算仿真系統(tǒng),以模擬任務的分解和分配過程。同時,利用該仿真系統(tǒng)從多維度實現(xiàn)了對本文提出的一系列任務分解和分配算法性能的分析與評估,實驗結(jié)果也證明了本文提出的算法的高效性和優(yōu)越性。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5;TP391.44
【圖文】：

圖 2.3reCAPTCHA 示例[40]州大學伯克利分校提出SETI@home項目，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，完成了對公交車的識別、對路線的識別

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