移动Ad Hoc云环境下的任务分配方案研究

发布时间：2020-03-17 20:33

【摘要】：无线网络以及移动设备的迅猛发展给日常生活带来了极大的便利,人们可以通过移动终端满足各种各样的实际需求。对于移动设备计算资源与处理能力受限的问题,可以通过移动云计算技术得到有效的解决。但在某些场景中仍存在找不到云服务器,或由于远程云端距离过远而造成的连接不稳定的情况,因此相关学者提出了一种无须依靠基础设施、能快速组网的移动Ad Hoc云方案。用户可通过其中其它移动设备的共享资源来完成自身的计算任务而无需再访问远程云端。近年来相关学者对其进行了大量的研究,但现有文献中对于代理激励机制的研究还不够深入。为此,本文提出了一种基于分布式博弈的任务分配与负载平衡联合优化方案。该方案首先采用了买卖博弈分别对客户端与代理终端进行分析,根据任务分配过程中产生的效用与开销,提出了优化系统收益的目标函数,然后通过迭代更新算法得出了买卖双方的最优策略,同时,通过该买卖博弈也有效地激励了代理终端。对于节点的随机移动性,本文采用了多阶段随机规划方法对通信成本进行建模,使得任务分配决策过程中,在优化系统收益的同时尽可能地降低通信成本。针对客户端过多且计算资源不足而造成的新到达任务找不到合适的资源进行分配的情况,该方案还提出了代理终端负载平衡机制。基于博弈结果,通过多轮顺序拍卖的方式动态调整了系统中的计算资源,使得高负载代理终端能够释放已占用的资源接受新任务。仿真表明,该方案能够优化移动Ad Hoc云在任务分配过程中的系统收益,减小了通信成本,并改善了资源利用率及任务成功率等性能。此外,任务分配仍需考虑系统能耗与任务时延的问题,为使系统性能达到更好,本文还提出了一种系统能耗与任务时延联合优化方案,通过对计算能耗、通信能耗以及任务时延进行建模,然后根据任务分配决策算法对其进行预估计处理,以便选择更优的代理分配任务,并由此尽可能地降低总的系统能耗与任务时延,最后通过仿真验证了该方案的有效性。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224.32;TN929.5

【参考文献】