本文關(guān)鍵詞： 云計(jì)算 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) 應(yīng)用遷移 能效 遺傳算法　出處：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)移動(dòng)用戶將應(yīng)用遷移至云端處理會(huì)引起大量的數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致高能耗的問(wèn)題,提出了一種任務(wù)聯(lián)合執(zhí)行策略(Task Collaborative Execution Policy,TCEP).首先,在云端和移動(dòng)終端聯(lián)合執(zhí)行移動(dòng)應(yīng)用的前提下,將應(yīng)用考慮為一系列的串行任務(wù),根據(jù)任務(wù)的計(jì)算負(fù)荷、輸入和輸出數(shù)據(jù)量,把云端與移動(dòng)終端聯(lián)合移動(dòng)應(yīng)用的優(yōu)化問(wèn)題建模為最小化移動(dòng)終端的能耗問(wèn)題,并得出結(jié)論該優(yōu)化問(wèn)題屬于NPC(Nondeterministic Polynomial Complete)問(wèn)題.接著,按移動(dòng)終端需向云端遷移任務(wù)的次數(shù)來(lái)劃分遷移策略集,并利用串行任務(wù)僅能一個(gè)接一個(gè)地執(zhí)行的特點(diǎn),給出了一次遷移最優(yōu)特性.然后,通過(guò)對(duì)比串行任務(wù)與染色體的相似點(diǎn),采用遺傳算法來(lái)處理文中優(yōu)化問(wèn)題,并在簡(jiǎn)單遺傳算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)的基礎(chǔ)上,利用一次遷移最優(yōu)特性來(lái)設(shè)計(jì)交叉操作和變異操作,以便進(jìn)一步提高算法性能.最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了所提策略及算法的性能,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的遺傳算法具有良好的收斂性能,能夠保證新個(gè)體具有僅向云端遷移一次的特性,與現(xiàn)有方法相比,所提策略可有效地減少搜索最優(yōu)解的運(yùn)算時(shí)間,能在滿足應(yīng)用執(zhí)行時(shí)間要求的同時(shí)最小化移動(dòng)終端的能耗.
[Abstract]:In order to solve the problem that migration of mobile users to cloud processing will cause a large amount of data transmission and lead to high energy consumption, a joint task execution strategy, Task Collaborative Execution Policy, is proposed. Firstly, under the premise of joint execution of mobile applications by cloud and mobile terminals, a task joint execution strategy is proposed. The application is considered as a series of serial tasks. According to the computing load, input and output data of the task, the optimization problem of the combined mobile application of cloud and mobile terminal is modeled as the problem of minimizing the energy consumption of the mobile terminal. It is concluded that the optimization problem belongs to the NPC(Nondeterministic Polynomial complete problem. Then, the migration policy set is divided according to the number of tasks that mobile terminals need to migrate to the cloud, and the serial tasks can only be executed one by one. In this paper, the optimal property of one time migration is given. Then, by comparing the similarity points between serial tasks and chromosomes, genetic algorithm is used to deal with the optimization problem in this paper, and on the basis of simple genetic algorithm (SGA), a simple genetic algorithm (SGA) is used to solve the optimization problem. In order to further improve the performance of the algorithm, the crossover operation and mutation operation are designed by using the one-time migration optimality. Finally, the proposed strategy and the performance of the algorithm are verified by simulation, and the simulation results show that, The improved genetic algorithm has good convergence performance and can ensure that the new individual has only one migration to the cloud. Compared with the existing methods, the proposed strategy can effectively reduce the computational time of searching the optimal solution. It can minimize the energy consumption of mobile terminal while meeting the requirement of application execution time.
【作者單位】： 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司湖南省分公司;中南大學(xué)信息安全與大數(shù)據(jù)研究院;北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61173017,61563038) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目基金(2014AA01A701) 內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃支持項(xiàng)目(NMGIRT-A1609) 2013年度湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(13C613)資助~~
【分類號(hào)】：TP3;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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1 葉苗;王宇平;魏靜萱;;基于多移動(dòng)節(jié)點(diǎn)和遺傳算法的傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋修復(fù)策略[J];通信學(xué)報(bào);2014年12期

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2 楊艷麗,史維祥;一種新的優(yōu)化算法—遺傳算法的設(shè)計(jì)[J];液壓氣動(dòng)與密封;2001年02期

3 楊宜康,李雪,彭勤科,黃永宣;具有年齡結(jié)構(gòu)的遺傳算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年11期

4 谷峰,吳勇,唐俊;遺傳算法的改進(jìn)[J];微機(jī)發(fā)展;2003年06期

5 ;遺傳算法[J];計(jì)算機(jī)教育;2004年10期

6 趙義紅,李正文,何其四;生物信息處理系統(tǒng)遺傳算法探討[J];成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年05期

7 劉坤,劉偉波,吳忠強(qiáng);基于模糊遺傳算法的電液位置伺服系統(tǒng)控制[J];黑龍江科技學(xué)院學(xué)報(bào);2005年04期

8 張英俐,劉弘 ,馬金剛;遺傳算法作曲系統(tǒng)研究[J];信息技術(shù)與信息化;2005年05期

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2 李國(guó)云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第五屆全國(guó)制冷空調(diào)新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進(jìn)的遺傳算法在反演問(wèn)題中的應(yīng)用[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識(shí)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（上冊(cè)）[C];2001年

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5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2006年

6 龐國(guó)仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長(zhǎng)的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類設(shè)計(jì)[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議�？痆C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計(jì)算機(jī)編程中的應(yīng)用[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];1995年

9 靳開(kāi)巖;張乃堯;;幾種實(shí)用遺傳算法及其比較[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動(dòng)遺傳算法[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

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1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國(guó)水利報(bào);2002年

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2 張士偉;三維聲學(xué)快速多極基本解法在機(jī)械噪聲預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2016年

3 高軍;無(wú)鉛焊料本構(gòu)模型及其參數(shù)識(shí)別方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

4 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進(jìn)化集成及其在網(wǎng)絡(luò)視頻分類中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

5 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

6 郝國(guó)生;交互式遺傳算法中用戶的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2009年

7 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

8 馬國(guó)田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

9 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

10 周激流;遺傳算法理論及其在水問(wèn)題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

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4 王琳琳;新型雙層液壓轎運(yùn)車車廂的設(shè)計(jì)研究[D];上海工程技術(shù)大學(xué);2015年

5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風(fēng)面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級(jí)公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

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10 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1511785