發(fā)布時(shí)間：2018-04-24 21:52

  本文選題：移動(dòng)云計(jì)算 + 應(yīng)用程序分解�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2014年06期

【摘要】：針對(duì)移動(dòng)客戶端的數(shù)據(jù)流應(yīng)用程序的特征和移動(dòng)云計(jì)算的方法,提出了一個(gè)能對(duì)應(yīng)用程序的動(dòng)態(tài)分解與執(zhí)行提供運(yùn)行時(shí)支持的框架,并基于此框架設(shè)計(jì)了一個(gè)執(zhí)行最優(yōu)分解的遺傳算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,分解方案能夠比正常的應(yīng)用程序有兩倍的執(zhí)行性能提高。此框架不僅允許給單個(gè)用戶動(dòng)態(tài)分解,而且支持云中多用戶計(jì)算實(shí)體共享,以達(dá)到云計(jì)算資源的有效利用,同時(shí)框架能夠很好地適應(yīng)移動(dòng)數(shù)據(jù)流應(yīng)用程序的運(yùn)行。
[Abstract]:Aiming at the characteristics of data flow applications in mobile clients and the method of mobile cloud computing, this paper proposes a framework to provide runtime support for the dynamic decomposition and execution of applications. Based on this framework, a genetic algorithm is designed to perform optimal decomposition. The experimental results show that the performance of the decomposition scheme is twice as high as that of the normal application. This framework not only allows a single user to decompose dynamically, but also supports multi-user computing entity sharing in the cloud to achieve the efficient utilization of cloud computing resources. At the same time, the framework can well adapt to the running of mobile data flow applications.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金-廣東聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(U2012A002D01)
【分類號(hào)】：TP18;TP3

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本文編號(hào)：1798404