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1.
随着无源光网络的发展,光纤-无线网络能同时支持集中式云和边缘云计算技术,成为一种具有发展前景的网络结构。但是,现有的基于光纤-无线网络的任务协同计算卸载研究主要以最小化移动设备的能耗为目标,忽略了实时性高的任务的需求。针对实时性高的任务,提出了以最小化任务的总处理时间为目标的集中式云和边缘云协同计算卸载问题,并对其进行形式化描述。同时,通过将该问题归约为装箱问题,从而证明其为NP难解问题。提出一个启发式协同计算卸载算法,该算法通过比较不同卸载策略的任务处理时间,优先选择时间最短的任务卸载策略。同时,提出一个定制的遗传算法,获得一个更优的任务卸载策略。实验结果表明,与现有的算法相比,本文提出的启发式算法得到的任务卸载策略平均减少4.34%的任务总处理时间,而定制的遗传算法的卸载策略平均减少18.41%的任务总处理时间。同时,定制的遗传算法的卸载策略与本文提出的启发式算法相比平均减少14.49%的任务总处理时间。  相似文献   
2.
软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,划分的结果直接影响目标系统的设计质量。因此,对于一个给定的应用程序,为了使得目标系统快速执行且成本低廉,合理的划分策略十分重要。由于单个任务具有多种不同的硬件实现方式,与传统的单一硬件实现方式的软硬件划分问题相比,多选择的软硬件划分更能客观地反映现实应用。这导致问题的求解更具挑战性,它们已被证明是NP完全问题。基于多核处理器片上系统并针对任务图为二叉树的应用,建立了多选择软硬件划分问题的计算模型,并提出了解决该问题的动态规划算法。实验结果表明,当问题规模适中时,所提动态规划算法能够有效地获得精确解,并展示了算法的计算能力与硬件面积限制之间的关系。  相似文献   
3.
史雯隽  武继刚  罗裕春 《计算机科学》2018,45(4):94-99, 116
计算量较大的应用程序由于需要大量的能耗,因此在电池容量有限的移动设备上运行时十分受限。云计算迁移技术是保证此类应用程序在资源有限的设备上运行的主流方法。针对无线网络中应用程序任务图的调度和迁移问题,提出了一种快速高效的启发式算法。该算法将能够迁移到云端的任务都安排在云端完成这种策略作为初始解,通过逐次计算可迁移任务在移动端运行的能耗节省量,依次将节省量最大的任务迁移到移动端,并依据任务间的通讯时间及时更新各个任务的能耗节省量。为了寻找全局最优解,构造了适用于此问题的禁忌搜索算法,给出了相应的编码方法、禁忌表、邻域解以及算法终止准则。构造的禁忌搜索算法以提出的启发式解为初始解进行全局搜索,并实现对启发解的进一步优化。通过 实验 将所提方法与无迁移、随机迁移、饱和迁移3类算法进行对比,结果表明提出的启发式算法能够快速有效地给出能耗更小的解。例如,在宽度为10的任务图上,当深度为8时,无迁移、随机迁移与饱和迁移的能耗分别为5461、3357和2271能量单位,而给出的启发解对应的能耗仅为2111。在此基础上禁忌搜索算法又将其能耗降低到1942, 这进一步说明了提出的启发式算法能够产生高质量的近似解。  相似文献   
4.
构建最短路径树是动态网络研究的重要问题之一。在动态网络中,当边状态发生变化时会引发最短路径树动态的重新构建,反复地计算不仅消耗大量时间,也会导致最短路径树的频繁变化。提出一种稳定的最短路径树构造算法,使得构造的路径树在动态网络上更稳定,即更新最短路径树所需的操作数更少。该算法通过记录频繁变化的不稳定边并尽可能避免将其加入最短路径树中,从而能够高效地减少边变化带来的操作。实验结果表明,与传统的动态最短路径树算法相比,该算法可以得到更稳定的最短路径树,并且更新时间减少了57.24%,结点更新次数降低了43.6%。  相似文献   
5.
随着互联网的发展,许多应用程序对计算机的计算能力和资源的需求越来越大,而移动设备具有有限的资源和计算能力,云计算迁移技术是解决计算密集型任务在移动端上顺利运行的主流方法。针对无线网络中联合调度和迁移的问题,提出了一个快速高效的启发式算法。算法将能够迁移的任务全部迁移到云端作为初始解,然后逐次计算可迁移任务在移动端运行的能耗节省量,依次将节省量最大的任务迁移到移动端。每迁移一个任务,该算法都会依据任务间的通信时间,及时更新各个任务的能耗节省量。为了进一步优化启发式算法得到的解,还构造了适用于此问题并以启发解为初始解的模拟退火算法,给出了相应的编码方法、目标函数、邻域解、温度参数以及算法终止准则。与无迁移、饱和迁移、随机迁移三类算法的对比实验结果表明,由启发式算法得出的解具有高效性,能给出使移动端能耗更小的解。  相似文献   
6.
左超  武继刚  史雯隽 《计算机应用研究》2020,37(7):2175-2179,2184
为了提高移动应用程序的运行效率,移动边缘计算将部分任务从终端设备迁移到边缘云中计算来缩减应用程序的运行时间和终端设备的能耗。针对应用程序所需的总代价即能耗和时间两个目标进行了研究,提出一个移动边缘计算模型和基于贪心策略的快速算法(HGA);构造了一个结合贪心策略的粒子群(HPSO)算法,进一步优化HGA的解。实验结果表明,与传统所有任务只在一个设备上执行和尽可能上传云端执行两种策略相比,提出的HGA总代价分别优化28.5%和9.1%;与HGA相比,HPSO算法总代价减少12.3%;即所提算法能有效减少系统的总代价,更加满足用户需求。  相似文献   
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