基于云计算的物联网建筑设备智能调度系统设计

发布时间：2021-01-01 17:45

　　物联网信息系统中建筑设备种类和数量繁多,传统的资源存储调度方式无法保证实时性和有效性,提出一种改进的蚁群算法克服了传统蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷。将改进的蚁群算法移植到云计算环境中,云计算的快速计算和高速存储优势能够实现建筑设备的实时资源调度。实验结果表明,改进的蚁群算法在云计算环境中能够较为明显地提升资源调度效率。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020年03期 北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

建筑设备物联网系统的整体结构图

云计算平台将所有可配置的计算资源进行虚拟化，然后进行统一整合、配置，构成一个资源池向用户提供各种所需的服务，其具体的服务模型如图2所示。云计算平台可以处理海量数据，实现较高的资源整合率，同时以分布式计算为基础，需要计算处理的数据也分布于不同的节点。为了提高云计算的效率，合理调度和分配计算节点和资源显得至关重要，最优问题求解算法和调度算法的应用成为提高云服务响应时间的核心。因此，结合一种改进的蚁群算法，将资源池中的各种信息资源集中整合，最终以简捷、高效的方式呈现给用户及管理者，可以有效支撑物联网的信息处理环节，改善传统物联网系统中所存在的不足。

最优值求解的流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云计算的物联网运营平台的构建[J]. 张家渝.  中国新通信. 2017(15)
[2]基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究[J]. 战非,张少茹.  火力与指挥控制. 2017(07)
[3]云计算的物联网运营管理平台研究[J]. 严杰.  信息系统工程. 2017(02)
[4]一种混合优化的云计算资源调度算法[J]. 陈钦荣,刘顺来,林锡彬.  韩山师范学院学报. 2016(06)
[5]云计算环境下物联网系统构架结构研究[J]. 张元金.  网络安全技术与应用. 2016(06)
[6]面向云计算环境任务调度的改进蚁群算法[J]. 王灵霞,赵宏.  工业仪表与自动化装置. 2016(02)
[7]基于云计算的校园物联网构建[J]. 张世奇,张晓睿.  中国新通信. 2016(01)
[8]基于云计算环境的蚁群优化算法研究[J]. 王勃,徐静.  新技术新工艺. 2014(08)
[9]物联网与云计算的融合——物联网云的构建[J]. 苑敏.  中国新通信. 2013(03)
[10]用云计算和物联网技术对建筑能源管理的思路[J]. 王昊,董杰.  能源与节能. 2012(08)

硕士论文
[1]云计算下基于蚁群优化算法的资源分配研究[D]. 李柯.杭州电子科技大学 2016
[2]云计算环境下建筑设备物联网信息系统的应用研究[D]. 刘公明.山东建筑大学 2015



本文编号：2951721