基于移动Agent的移动云计算任务迁移机制研究

发布时间：2017-10-26 08:14

  本文关键词：基于移动Agent的移动云计算任务迁移机制研究

  更多相关文章： 移动云计算 任务迁移 移动Agent 任务关系 云节点距离

【摘要】：近年来,随着终端智能化和云计算的迅猛发展,移动云计算迎来了它发展的一个契机。在移动云计算环境下,如何实现把用户在一个终端尚未完成的任务或该终端不能完成的任务,高效迅速地迁移到云端平台上继续执行,以实现资源的有效转移,是一个亟待解决的问题。移动Agent作为一种可以在异构网络上自由迁移的软件实体,能够根据需要装载任务并迁移到不同的网络节点上来执行任务。本文在深入研究移动Agent技术的基础上,提出了基于移动Agent的移动云计算任务迁移机制,其中,构建了适应于移动云计算环境的移动Agent模型,并通过任务分配策略的改进实现了对任务执行位置的优化选择,对任务迁移策略的改进实现了移动Agent对任务迁移路径的自适应选择。具体研究内容包括:1.构建移动云计算下的移动Agent模型。传统的移动Agent在处理移动云计算环境下计算任务时缺乏获取移动云节点信息的相关组件支持,本文构建了一个移动云计算下移动Agent模型,并分别从模型组成和系统结构两个方面论述移动Agent模型对获取移动云计算节点信息的组件支持,最后在移动云计算下移动Agent任务交互结构的基础上详细给出了移动Agent的任务交互协议。2.在移动云计算的任务分配策略研究中,针对根据任务的工作量及重要性来确定任务执行位置而易暴露任务整体目标的问题,提出了基于关系的任务分配策略。其中,低耦合分配实现了终端任务由复杂到简单的分解过程,任务权重解决了任务执行地点的判断问题,子任务重定义了移动云计算下不同子任务间的复杂关系,基于关系的任务分配算法则进一步分散了任务的执行位置。通过实验分别对传统的任务分配算法和基于关系的任务分配算法进行了验证及对比分析,结果表明后者实现了对子任务执行位置的优化选择,在一定程度降低了因子任务执行位置过于集中而易暴露整体目标的风险。3.在基于移动Agent的任务自适应迁移策略研究中,针对传统的任务迁移策略不能根据环境变化自适应获取全局最优迁移路线的问题,提出了一种新的任务自适应迁移策略。其中,任务装载实现了子任务与移动Agent的多对一封装,任务迁移代理实现了对移动云计算环境节点信息的统一搜集与管理,云节点距离考虑到了节点间物理距离和带宽对迁移权值的影响,并通过任务自适应迁移算法改进了移动Agent对任务迁移路径的自适应选择。仿真实验分别对几种任务迁移算法进行了验证及对比分析,结果表明任务自适应迁移算法中移动Agent迁移消耗的时间最少,执行效率更高,实现了移动Agent对任务迁移路径的最优选择。
【关键词】：移动云计算 任务迁移 移动Agent 任务关系 云节点距离
【学位授予单位】：河南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TP393.09
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意义10-12
• 1.3 研究现状12-14
• 1.3.1 移动云计算的研究12-13
• 1.3.2 任务迁移的研究现状13-14
• 1.4 研究内容14-15
• 1.5 本文结构15-17
• 第2章 相关理论及技术17-27
• 2.1 移动云计算技术17-19
• 2.1.1 移动云计算定义及特点17-18
• 2.1.2 移动云计算的应用模式18-19
• 2.2 移动Agent技术19-22
• 2.2.1 移动Agent体系结构19-21
• 2.2.2 移动云计算中引入移动Agent的优势21-22
• 2.3 移动Agent迁移策略22-26
• 2.3.1 旅行计划及旅行图22-24
• 2.3.2 最佳解图迁移策略24-25
• 2.3.3 单步迁移策略25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 移动云计算下移动Agent模型构建27-37
• 3.1 问题的提出27-28
• 3.2 移动云计算下的移动Agent系统28-31
• 3.2.1 移动Agent的构建原则28-29
• 3.2.2 移动云计算下的移动Agent模型29-30
• 3.2.3 移动Agent系统结构30-31
• 3.3 移动Agent的任务交互31-35
• 3.3.1 移动Agent的任务交互结构32-33
• 3.3.2 移动Agent的任务交互协议33-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第4章 移动云计算下任务分配策略37-49
• 4.1 任务分解及任务分配37-41
• 4.1.1 任务分解模型37-38
• 4.1.2 任务分配模型38-40
• 4.1.3 基于任务权重的任务分配算法40-41
• 4.2 任务分配算法改进41-46
• 4.2.1 移动云计算的子任务关系41-42
• 4.2.2 子任务的重定义42-44
• 4.2.3 基于关系的任务分配算法44-46
• 4.3 实验及结果分析46-48
• 4.3.1 实验环境配置46
• 4.3.2 实验及结果分析46-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第5章 基于移动Agent的任务自适应迁移策略49-61
• 5.1 任务迁移策略49-52
• 5.1.1 移动Agent的任务装载49-50
• 5.1.2 任务迁移代理50-51
• 5.1.3 基于迁移权值的任务迁移算法51-52
• 5.2 任务自适应迁移算法52-57
• 5.2.1 云节点距离53-54
• 5.2.2 任务自适应迁移算法54-57
• 5.3 实验及结果分析57-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第6章 结论61-63
• 6.1 论文工作总结61-62
• 6.2 下一步工作展望62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 攻读学位期间的研究成果68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 赵华;王海阔;;移动云计算综述[J];电脑知识与技术;2012年01期

2 翁宗琮;;移动协同教育APP功能需求分析[J];软件导刊;2013年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 王娜娜;智能家庭中基于Agent的应用无缝迁移研究[D];中国海洋大学;2009年

2 杨大超;普适计算环境下服务迁移技术的研究[D];南京航空航天大学;2009年

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本文编号：1097799