基于MAS理论与动态联盟的传感器自适应任务调度算法

发布时间：2018-04-03 19:33

  本文选题：传感器网络　切入点：多代理系统理论　出处：《计算机工程》2015年12期

【摘要】：针对无线传感器网络任务调度的实效性及节点能量有限的特点,通过多代理系统(MAS)进行任务划分与逐层处理,根据动态粒子群的自适应优化理论,提出一种传感器自适应任务调度算法。该算法基于多代理的网络架构,根据动态联盟的数学模型,将离散粒子群算法的自适应性与动态联盟的应变能力相结合,通过适应值函数及粒子的更新方法获得全局搜索,实现任务的动态最佳自适应分配。实验结果表明,该算法在降低任务的总执行时间、节点负载压力及网络的总能量消耗量上取得较好的效果。
[Abstract]:In view of the effectiveness of task scheduling in wireless sensor networks and the limited energy of nodes, the task is partitioned and processed layer by layer through the multi-agent system (MAS), and according to the adaptive optimization theory of dynamic particle swarm optimization,A sensor adaptive task scheduling algorithm is proposed.The algorithm is based on the multi-agent network architecture. According to the mathematical model of the dynamic alliance, the self-adaptability of the discrete particle swarm optimization algorithm is combined with the strain ability of the dynamic alliance, and the global search is obtained by the fitness function and the particle updating method.The dynamic optimal adaptive assignment of tasks is realized.The experimental results show that the proposed algorithm is effective in reducing the total task execution time, node load pressure and the total energy consumption of the network.
【作者单位】： 浙江大学计算机学院;宁波城市职业技术学院信息学院;宁波大学信息学院;
【基金】：浙江省教育厅科研基金资助项目(Y201120868)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1706607