本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)云計(jì)算中任務(wù)分配策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：移動(dòng)云計(jì)算是將云計(jì)算技術(shù)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相融合的新型應(yīng)用服務(wù)模式,在云計(jì)算成熟技術(shù)的基礎(chǔ)上為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)提供有力支撐,可滿足用戶更高標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)需求。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的迅速發(fā)展、移動(dòng)終端性能的提升以及無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的升級(jí),將移動(dòng)設(shè)備作為資源提供者參與云計(jì)算過程的應(yīng)用模式是未來移動(dòng)云計(jì)算發(fā)展的新方向。現(xiàn)有研究成果已證明這種模式的可行性,但仍面臨諸多問題,一方面受移動(dòng)設(shè)備本身固有屬性限制,如移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)性、低連接性以及移動(dòng)設(shè)備有限的電池能量等因素,難以發(fā)掘移動(dòng)資源的全部潛力；另一方面,缺乏移動(dòng)設(shè)備間合理的任務(wù)分配機(jī)制,使得任務(wù)與移動(dòng)設(shè)備計(jì)算能力難以合理匹配,降低了任務(wù)的執(zhí)行效率,造成資源浪費(fèi)。本文主要研究移動(dòng)設(shè)備作為資源提供者的移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用模式,設(shè)計(jì)移動(dòng)設(shè)備執(zhí)行云任務(wù)的移動(dòng)MapReduce框架,衡量移動(dòng)設(shè)備執(zhí)行任務(wù)的能力。在綜合考慮移動(dòng)設(shè)備自身計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬以及設(shè)備有限電量等因素的基礎(chǔ)上,提出了適用于移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境的任務(wù)分配算法,縮短任務(wù)完成時(shí)間,降低設(shè)備能耗,提高系統(tǒng)的資源利用率,滿足用戶差異化需求。本文的主要工作包括：(1)設(shè)計(jì)移動(dòng)設(shè)備執(zhí)行云任務(wù)的移動(dòng)MapReduce框架。對(duì)云計(jì)算MapReduce應(yīng)用框架進(jìn)行改進(jìn),使用移動(dòng)設(shè)備執(zhí)行MapReduce任務(wù)。引入高性能的代理服務(wù)器來管理維護(hù)整個(gè)移動(dòng)云計(jì)算系統(tǒng),將JobTracker功能主體放在可靠的代理服務(wù)器上實(shí)現(xiàn),提高整個(gè)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,將TaskTracker的功能交由移動(dòng)終端完成,實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分布式計(jì)算。(2)衡量移動(dòng)云計(jì)算系統(tǒng)中移動(dòng)設(shè)備的性能,包括移動(dòng)設(shè)備的可用性和移動(dòng)性。重點(diǎn)關(guān)注移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)性衡量,提出了移動(dòng)設(shè)備移動(dòng)性的衡量算法,采用熵值對(duì)移動(dòng)設(shè)備軌跡進(jìn)行處理來計(jì)算移動(dòng)性,并在此基礎(chǔ)上,融合符號(hào)間關(guān)系信息,得到快速有效的移動(dòng)性衡量方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)設(shè)備移動(dòng)性大小的排序。(3)提出適用于移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境的任務(wù)分配算法。綜合考慮移動(dòng)設(shè)備計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬以及設(shè)備電量等多個(gè)影響因素,以降低任務(wù)完成時(shí)間和系統(tǒng)設(shè)備總能耗為優(yōu)化目標(biāo),提出了三種基于遺傳原理的移動(dòng)云計(jì)算任務(wù)分配算法,用戶可根據(jù)自身優(yōu)化需求選擇不同的分配算法。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,本文所提出的移動(dòng)性衡量算法能夠準(zhǔn)確地衡量移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)性,并降低所用軌跡序列的長(zhǎng)度；所提出的移動(dòng)云計(jì)算任務(wù)分配算法可以合理地為移動(dòng)設(shè)備分配任務(wù),顯著地減少任務(wù)完成時(shí)間,降低設(shè)備能耗,提高系統(tǒng)資源利用率。本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)設(shè)計(jì)了適用于大規(guī)模移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)性衡量算法,通過處理移動(dòng)設(shè)備的運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)對(duì)移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)性大小排序,并結(jié)合移動(dòng)設(shè)備可用性衡量方法,選出用于執(zhí)行任務(wù)的高性能移動(dòng)設(shè)備。(2)提出了適用于移動(dòng)云環(huán)境的任務(wù)分配算法,可根據(jù)移動(dòng)設(shè)備計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬以及設(shè)備電量等性能差異合理地分配任務(wù),除提供縮短任務(wù)完成時(shí)間的分配方法外,還對(duì)設(shè)備執(zhí)行任務(wù)的能耗進(jìn)行衡量,可為用戶提供降低系統(tǒng)能耗的任務(wù)分配方法,滿足不同優(yōu)化目標(biāo)的分配需求。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)云計(jì)算 移動(dòng)MapReduce 移動(dòng)性衡量 任務(wù)分配策略 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 移動(dòng)設(shè)備作為任務(wù)執(zhí)行者的移動(dòng)云計(jì)算框架11-14
• 1.2.2 移動(dòng)云計(jì)算中任務(wù)分配策略14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及論文安排15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-18
• 第2章 移動(dòng)云計(jì)算概述18-28
• 2.1 移動(dòng)云計(jì)算發(fā)展與特點(diǎn)18-22
• 2.1.1 移動(dòng)云計(jì)算發(fā)展與定義18-19
• 2.1.2 移動(dòng)云計(jì)算技術(shù)優(yōu)勢(shì)19-21
• 2.1.3 移動(dòng)云計(jì)算技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)21-22
• 2.2 移動(dòng)云計(jì)算應(yīng)用模式22-24
• 2.3 常用任務(wù)分配算法24-26
• 2.3.1 Min-min與Max-min算法24-25
• 2.3.2 蟻群算法25
• 2.3.3 模擬退火算法25-26
• 2.3.4 遺傳算法26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第3章 移動(dòng)云計(jì)算框架設(shè)計(jì)28-38
• 3.1 總體研究方案28-29
• 3.2 移動(dòng)云計(jì)算框架設(shè)計(jì)29-31
• 3.2.1 代理服務(wù)器30
• 3.2.2 移動(dòng)設(shè)備客戶端30-31
• 3.3 移動(dòng)云計(jì)算任務(wù)處理流程31-33
• 3.4 移動(dòng)設(shè)備可靠性衡量33-37
• 3.4.1 移動(dòng)設(shè)備可用性衡量33-34
• 3.4.2 移動(dòng)設(shè)備移動(dòng)性衡量34-37
• 3.4.3 移動(dòng)設(shè)備可靠性衡量37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 移動(dòng)云中任務(wù)分配算法設(shè)計(jì)38-52
• 4.1 任務(wù)分配問題描述和分析38-39
• 4.2 遺傳算法39-42
• 4.2.1 遺傳算法求解流程40
• 4.2.2 遺傳算法求解方法40-42
• 4.3 基于遺傳原理的移動(dòng)云任務(wù)分配算法42-50
• 4.3.1 染色體編碼設(shè)計(jì)43
• 4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)43-47
• 4.3.3 遺傳算子設(shè)計(jì)47-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析52-62
• 5.1 移動(dòng)性衡量算法仿真實(shí)驗(yàn)52-53
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)52
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-53
• 5.2 任務(wù)分配算法仿真實(shí)驗(yàn)53-59
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)置54-55
• 5.2.2 GAT任務(wù)分配算法55-56
• 5.2.3 GAE任務(wù)分配算法56-58
• 5.2.4 GATE任務(wù)分配算法58-59
• 5.3 本章小結(jié)59-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 全文工作總結(jié)62-63
• 6.2 建議與展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-70
• 作者簡(jiǎn)介及所取得科研成果70-72
• 致謝72

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