移动云计算环境下任务调度的多目标优化方法

发布时间：2019-04-22 13:02

【摘要】：移动云计算技术可帮助移动用户在执行工作流任务时将一些任务迁移至云端服务器执行,从而节省移动设备的电池能耗,并提高计算能力.传统研究工作在进行移动云计算环境中的任务调度时缺乏对能耗和运行时间的联合优化.为了实现有效的任务调度,基于工作流图中任务执行的先后关系,分析了采用动态电压频率调节技术的移动设备处理器执行工作流任务的运行时间与能耗,并考虑了将任务通过无线信道迁移到云端服务器执行所需的时间,给出了能耗与执行时间联合优化的任务调度模型和目标方程.提出基于模拟退火算法的任务调度方法,分析了算法时间复杂度,进行了系统性的对比实验,评估了所提出方法的正确性和有效性.
[Abstract]:Mobile cloud computing technology can help mobile users migrate some tasks to cloud servers when performing workflow tasks, thus saving battery power and improving computing power of mobile devices. The traditional research work lacks the joint optimization of energy consumption and running time in the task scheduling of mobile cloud computing environment. In order to achieve effective task scheduling, based on the sequence of task execution in workflow graph, the running time and energy consumption of mobile device processor using dynamic voltage and frequency regulation technology to perform workflow tasks are analyzed. The time required to migrate tasks to cloud servers over wireless channels is considered. The task scheduling model and objective equation for joint optimization of energy consumption and execution time are presented. A task scheduling method based on simulated annealing algorithm is proposed, and the time complexity of the algorithm is analyzed. A systematic comparison experiment is carried out, and the correctness and effectiveness of the proposed method are evaluated.
【作者单位】： 杭州电子科技大学计算机学院;复杂系统建模与仿真教育部重点实验室(杭州电子科技大学);
【基金】：国家自然科学基金项目(61572162,61272188) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金项目(KFKT2014B15) 江苏省自然科学基金项目(BK20131277)~~
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2462857