發(fā)布時間：2018-02-14 22:36

  本文關鍵詞： 云計算 移動互聯網 應用遷移 能效 遺傳算法　出處：《計算機學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對移動用戶將應用遷移至云端處理會引起大量的數據傳輸導致高能耗的問題,提出了一種任務聯合執(zhí)行策略(Task Collaborative Execution Policy,TCEP).首先,在云端和移動終端聯合執(zhí)行移動應用的前提下,將應用考慮為一系列的串行任務,根據任務的計算負荷、輸入和輸出數據量,把云端與移動終端聯合移動應用的優(yōu)化問題建模為最小化移動終端的能耗問題,并得出結論該優(yōu)化問題屬于NPC(Nondeterministic Polynomial Complete)問題.接著,按移動終端需向云端遷移任務的次數來劃分遷移策略集,并利用串行任務僅能一個接一個地執(zhí)行的特點,給出了一次遷移最優(yōu)特性.然后,通過對比串行任務與染色體的相似點,采用遺傳算法來處理文中優(yōu)化問題,并在簡單遺傳算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)的基礎上,利用一次遷移最優(yōu)特性來設計交叉操作和變異操作,以便進一步提高算法性能.最后,通過仿真驗證了所提策略及算法的性能,仿真結果表明,改進后的遺傳算法具有良好的收斂性能,能夠保證新個體具有僅向云端遷移一次的特性,與現有方法相比,所提策略可有效地減少搜索最優(yōu)解的運算時間,能在滿足應用執(zhí)行時間要求的同時最小化移動終端的能耗.
[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】： 中國聯合網絡通信有限公司湖南省分公司;中南大學信息安全與大數據研究院;北京郵電大學信息與通信工程學院;北京郵電大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61173017,61563038) 國家“八六三”高技術研究發(fā)展計劃項目基金(2014AA01A701) 內蒙古自治區(qū)高等學校創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃支持項目(NMGIRT-A1609) 2013年度湖南省教育廳科學研究項目(13C613)資助~~
【分類號】：TP3;TN929.5

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1511785