本文關(guān)鍵詞：基于移動Agent的移動云計算任務(wù)遷移機(jī)制研究

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【摘要】：近年來,隨著終端智能化和云計算的迅猛發(fā)展,移動云計算迎來了它發(fā)展的一個契機(jī)。在移動云計算環(huán)境下,如何實現(xiàn)把用戶在一個終端尚未完成的任務(wù)或該終端不能完成的任務(wù),高效迅速地遷移到云端平臺上繼續(xù)執(zhí)行,以實現(xiàn)資源的有效轉(zhuǎn)移,是一個亟待解決的問題。移動Agent作為一種可以在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上自由遷移的軟件實體,能夠根據(jù)需要裝載任務(wù)并遷移到不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上來執(zhí)行任務(wù)。本文在深入研究移動Agent技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了基于移動Agent的移動云計算任務(wù)遷移機(jī)制,其中,構(gòu)建了適應(yīng)于移動云計算環(huán)境的移動Agent模型,并通過任務(wù)分配策略的改進(jìn)實現(xiàn)了對任務(wù)執(zhí)行位置的優(yōu)化選擇,對任務(wù)遷移策略的改進(jìn)實現(xiàn)了移動Agent對任務(wù)遷移路徑的自適應(yīng)選擇。具體研究內(nèi)容包括:1.構(gòu)建移動云計算下的移動Agent模型。傳統(tǒng)的移動Agent在處理移動云計算環(huán)境下計算任務(wù)時缺乏獲取移動云節(jié)點信息的相關(guān)組件支持,本文構(gòu)建了一個移動云計算下移動Agent模型,并分別從模型組成和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)兩個方面論述移動Agent模型對獲取移動云計算節(jié)點信息的組件支持,最后在移動云計算下移動Agent任務(wù)交互結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上詳細(xì)給出了移動Agent的任務(wù)交互協(xié)議。2.在移動云計算的任務(wù)分配策略研究中,針對根據(jù)任務(wù)的工作量及重要性來確定任務(wù)執(zhí)行位置而易暴露任務(wù)整體目標(biāo)的問題,提出了基于關(guān)系的任務(wù)分配策略。其中,低耦合分配實現(xiàn)了終端任務(wù)由復(fù)雜到簡單的分解過程,任務(wù)權(quán)重解決了任務(wù)執(zhí)行地點的判斷問題,子任務(wù)重定義了移動云計算下不同子任務(wù)間的復(fù)雜關(guān)系,基于關(guān)系的任務(wù)分配算法則進(jìn)一步分散了任務(wù)的執(zhí)行位置。通過實驗分別對傳統(tǒng)的任務(wù)分配算法和基于關(guān)系的任務(wù)分配算法進(jìn)行了驗證及對比分析,結(jié)果表明后者實現(xiàn)了對子任務(wù)執(zhí)行位置的優(yōu)化選擇,在一定程度降低了因子任務(wù)執(zhí)行位置過于集中而易暴露整體目標(biāo)的風(fēng)險。3.在基于移動Agent的任務(wù)自適應(yīng)遷移策略研究中,針對傳統(tǒng)的任務(wù)遷移策略不能根據(jù)環(huán)境變化自適應(yīng)獲取全局最優(yōu)遷移路線的問題,提出了一種新的任務(wù)自適應(yīng)遷移策略。其中,任務(wù)裝載實現(xiàn)了子任務(wù)與移動Agent的多對一封裝,任務(wù)遷移代理實現(xiàn)了對移動云計算環(huán)境節(jié)點信息的統(tǒng)一搜集與管理,云節(jié)點距離考慮到了節(jié)點間物理距離和帶寬對遷移權(quán)值的影響,并通過任務(wù)自適應(yīng)遷移算法改進(jìn)了移動Agent對任務(wù)遷移路徑的自適應(yīng)選擇。仿真實驗分別對幾種任務(wù)遷移算法進(jìn)行了驗證及對比分析,結(jié)果表明任務(wù)自適應(yīng)遷移算法中移動Agent遷移消耗的時間最少,執(zhí)行效率更高,實現(xiàn)了移動Agent對任務(wù)遷移路徑的最優(yōu)選擇。
【關(guān)鍵詞】：移動云計算 任務(wù)遷移 移動Agent 任務(wù)關(guān)系 云節(jié)點距離
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意義10-12
• 1.3 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 移動云計算的研究12-13
• 1.3.2 任務(wù)遷移的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 研究內(nèi)容14-15
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 相關(guān)理論及技術(shù)17-27
• 2.1 移動云計算技術(shù)17-19
• 2.1.1 移動云計算定義及特點17-18
• 2.1.2 移動云計算的應(yīng)用模式18-19
• 2.2 移動Agent技術(shù)19-22
• 2.2.1 移動Agent體系結(jié)構(gòu)19-21
• 2.2.2 移動云計算中引入移動Agent的優(yōu)勢21-22
• 2.3 移動Agent遷移策略22-26
• 2.3.1 旅行計劃及旅行圖22-24
• 2.3.2 最佳解圖遷移策略24-25
• 2.3.3 單步遷移策略25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 移動云計算下移動Agent模型構(gòu)建27-37
• 3.1 問題的提出27-28
• 3.2 移動云計算下的移動Agent系統(tǒng)28-31
• 3.2.1 移動Agent的構(gòu)建原則28-29
• 3.2.2 移動云計算下的移動Agent模型29-30
• 3.2.3 移動Agent系統(tǒng)結(jié)構(gòu)30-31
• 3.3 移動Agent的任務(wù)交互31-35
• 3.3.1 移動Agent的任務(wù)交互結(jié)構(gòu)32-33
• 3.3.2 移動Agent的任務(wù)交互協(xié)議33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第4章 移動云計算下任務(wù)分配策略37-49
• 4.1 任務(wù)分解及任務(wù)分配37-41
• 4.1.1 任務(wù)分解模型37-38
• 4.1.2 任務(wù)分配模型38-40
• 4.1.3 基于任務(wù)權(quán)重的任務(wù)分配算法40-41
• 4.2 任務(wù)分配算法改進(jìn)41-46
• 4.2.1 移動云計算的子任務(wù)關(guān)系41-42
• 4.2.2 子任務(wù)的重定義42-44
• 4.2.3 基于關(guān)系的任務(wù)分配算法44-46
• 4.3 實驗及結(jié)果分析46-48
• 4.3.1 實驗環(huán)境配置46
• 4.3.2 實驗及結(jié)果分析46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 基于移動Agent的任務(wù)自適應(yīng)遷移策略49-61
• 5.1 任務(wù)遷移策略49-52
• 5.1.1 移動Agent的任務(wù)裝載49-50
• 5.1.2 任務(wù)遷移代理50-51
• 5.1.3 基于遷移權(quán)值的任務(wù)遷移算法51-52
• 5.2 任務(wù)自適應(yīng)遷移算法52-57
• 5.2.1 云節(jié)點距離53-54
• 5.2.2 任務(wù)自適應(yīng)遷移算法54-57
• 5.3 實驗及結(jié)果分析57-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第6章 結(jié)論61-63
• 6.1 論文工作總結(jié)61-62
• 6.2 下一步工作展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果68

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 趙華;王海闊;;移動云計算綜述[J];電腦知識與技術(shù);2012年01期

2 翁宗琮;;移動協(xié)同教育APP功能需求分析[J];軟件導(dǎo)刊;2013年05期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王娜娜;智能家庭中基于Agent的應(yīng)用無縫遷移研究[D];中國海洋大學(xué);2009年

2 楊大超;普適計算環(huán)境下服務(wù)遷移技術(shù)的研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

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本文編號：1097799