移動設(shè)備中基于云協(xié)助的節(jié)能任務(wù)調(diào)度策略

【摘要】：隨著無線通信及信息技術(shù)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展,移動設(shè)備可以安裝豐富的應(yīng)用程序,為人們的日常生活提供了許多便利。然而這些復(fù)雜的應(yīng)用極大地消耗了移動設(shè)備的能量,降低了電池續(xù)航時間,同時,電池技術(shù)在短期內(nèi)無法有大的突破。因此,降低移動設(shè)備的能耗,成為一個迫切需要解決的問題。云計算的出現(xiàn)為移動設(shè)備節(jié)能及能力擴展提供了一個新的思路。 針對移動設(shè)備的節(jié)能問題,本文提出一種基于云協(xié)助的節(jié)能任務(wù)調(diào)度策略。在移動設(shè)備中的應(yīng)用可以被細分成一系列順序任務(wù)及并行任務(wù)。這些任務(wù)可以被卸載到云端執(zhí)行,高性能云端服務(wù)器可以加速任務(wù)執(zhí)行,并節(jié)約移動設(shè)備的執(zhí)行能耗。然而,由于這些任務(wù)需要通過無線傳輸通道被傳輸?shù)皆贫?因此在節(jié)約執(zhí)行能耗的同時,會引起附加的傳輸能耗。由于執(zhí)行能耗及傳輸能耗的對立,任務(wù)卸載到云端之前,需要先判斷是否能降低總能耗,因此,合適且有效的節(jié)能調(diào)度策略顯得非常必要。本文首先對此任務(wù)調(diào)度問題通過任務(wù)模型、執(zhí)行模型及傳輸模型三個方面進行系統(tǒng)建模,得到優(yōu)化函數(shù),其優(yōu)化目標(biāo)為在總完成時間約束內(nèi),最小化移動設(shè)備的能量消耗。然后將系統(tǒng)模型映射到圖論中,從而將任務(wù)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化成為一個有約束最短路問題,采用LARAC (Lagrangian Relaxation based Aggregated Cost)算法進行求解,得到其近似最優(yōu)解。 仿真實驗表明,當(dāng)與只在移動設(shè)備上執(zhí)行的純策略相比,本文所提出的基于云協(xié)助的任務(wù)調(diào)度策略最多降低了82.47%的能耗以及25.70%的時間消耗。另外,本文還進一步在多種時間約束下,對不同類型的應(yīng)用仿真驗證了所提算法的有效性及適用性。 【關(guān)鍵詞】：移動云 節(jié)能任務(wù)調(diào)度 最短路算法
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.05
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 移動設(shè)備節(jié)能的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 移動設(shè)備節(jié)能趨勢11
• 1.2.2 移動設(shè)備能耗組成及節(jié)能傳統(tǒng)方法11-12
• 1.2.3 移動設(shè)備節(jié)能新方向12-13
• 1.3 本文的主要內(nèi)容13-14
• 1.4 本文的章節(jié)安排14-16
• 第二章 移動云計算概述16-30
• 2.1 云計算介紹16-22
• 2.1.1 云計算定義16
• 2.1.2 云計算發(fā)展歷程16-17
• 2.1.3 云計算體系架構(gòu)及產(chǎn)業(yè)鏈17-20
• 2.1.4 云計算關(guān)鍵技術(shù)20-22
• 2.2 移動云計算介紹22-30
• 2.2.1 移動云概念及其發(fā)展22-23
• 2.2.2 移動云計算模型23-25
• 2.2.3 移動云計算關(guān)鍵技術(shù)25-27
• 2.2.4 移動云計算的成功案例27-30
• 第三章 基于移動云的任務(wù)調(diào)度30-38
• 3.1 數(shù)據(jù)中心效率提升的任務(wù)調(diào)度30-33
• 3.1.1 經(jīng)典任務(wù)調(diào)度算法31-32
• 3.1.2 智能任務(wù)調(diào)度算法32-33
• 3.2 改善移動設(shè)備性能的任務(wù)調(diào)度33-38
• 3.2.1 計算卸載33-35
• 3.2.2 性能擴展35-38
• 第四章 在移動設(shè)備中基于云協(xié)助的節(jié)能任務(wù)調(diào)度38-50
• 4.1 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)建模38-44
• 4.1.1 任務(wù)模型的建立39-41
• 4.1.2 執(zhí)行模型的建立41-43
• 4.1.3 通道模型的建立43-44
• 4.2 轉(zhuǎn)換為有約束的最短路徑問題44-47
• 4.3 基于LARAC的算法設(shè)計47-50
• 第五章 實驗仿真及結(jié)果分析50-62
• 5.1 與Zhang算法的實驗比較50-55
• 5.2 算法的有效性及適用性分析55-62
• 5.2.1 計算型應(yīng)用實驗56-58
• 5.2.2 數(shù)據(jù)型應(yīng)用實驗58-59
• 5.2.3 實驗小結(jié)59-62
• 第六章 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 論文總結(jié)62
• 6.2 工作展望62-64
• 參考文獻64-68
• 碩士在讀期間的工作68-69
• 致謝69

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