發(fā)布時間：2022-02-05 05:14

　　針對單用戶場景下的任務(wù)遷移問題,構(gòu)建單用戶的任務(wù)遷移模型,并提出任務(wù)遷移策略。通過任務(wù)遷移策略判斷每個任務(wù)是否應(yīng)該被遷移,同時得出任務(wù)的執(zhí)行順序,并綜合評估延時與能耗對應(yīng)的權(quán)重以得到系統(tǒng)總體的最低負(fù)載。采用了離散二進(jìn)制粒子群算法優(yōu)化了遷移策略來降低時間復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,所提出的遷移策略對減少延遲和能耗具有明顯的效果。還在現(xiàn)有的聯(lián)合任務(wù)遷移策略上進(jìn)行了改進(jìn),通過優(yōu)化二進(jìn)制粒子群中粒子的初始位置,進(jìn)行相應(yīng)的對比仿真實驗,來降低搜索結(jié)果的離散程度。 

【文章來源】：金陵科技學(xué)院學(xué)報. 2020,36(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

整體系統(tǒng)模型

負(fù)載離散圖

圖2 負(fù)載離散圖從圖3可以看到在任務(wù)數(shù)量小于1 250的情況下,優(yōu)化前和優(yōu)化后的遷移策略在對負(fù)載K的計算中得出的結(jié)果比較接近。但是由于二進(jìn)制粒子群算法的隨機性,使得兩者的結(jié)果相差并不大,并且在一定范圍內(nèi)波動。當(dāng)任務(wù)數(shù)量大于1 250的情況下,原始的優(yōu)化聯(lián)合任務(wù)遷移策略計算出的負(fù)載K開始逐漸大于本地優(yōu)先策略計算出的負(fù)載K,說明在任務(wù)數(shù)量較多的時候,讓任務(wù)在本地執(zhí)行是一個更好的選擇,但是通過一定的迭代未改進(jìn)的聯(lián)合任務(wù)遷移策略在任務(wù)數(shù)較多的情況下沒有搜索到更優(yōu)的負(fù)載K。而優(yōu)化過粒子初始位置的聯(lián)合任務(wù)遷移策略計算出的負(fù)載K與其他策略計算出的負(fù)載K相比,在大部分情況下都是更低的。從圖中也可以發(fā)現(xiàn),優(yōu)化后的聯(lián)合任務(wù)遷移策略的曲線大致為其它遷移策略的最低點的連線。由此也可以認(rèn)為改進(jìn)后的聯(lián)合任務(wù)遷移策略在不同任務(wù)數(shù)下搜索最優(yōu)負(fù)載K的表現(xiàn)中有著更好的表現(xiàn)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3614630