移动云计算中任务分配策略研究

发布时间：2017-06-14 13:01

  本文关键词：移动云计算中任务分配策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：移动云计算是将云计算技术与移动互联网技术相融合的新型应用服务模式,在云计算成熟技术的基础上为移动互联网应用服务提供有力支撑,可满足用户更高标准的服务需求。随着移动互联网服务的迅速发展、移动终端性能的提升以及无线网络的升级,将移动设备作为资源提供者参与云计算过程的应用模式是未来移动云计算发展的新方向。现有研究成果已证明这种模式的可行性,但仍面临诸多问题,一方面受移动设备本身固有属性限制,如移动设备的移动性、低连接性以及移动设备有限的电池能量等因素,难以发掘移动资源的全部潜力；另一方面,缺乏移动设备间合理的任务分配机制,使得任务与移动设备计算能力难以合理匹配,降低了任务的执行效率,造成资源浪费。本文主要研究移动设备作为资源提供者的移动云计算应用模式,设计移动设备执行云任务的移动MapReduce框架,衡量移动设备执行任务的能力。在综合考虑移动设备自身计算能力、网络带宽以及设备有限电量等因素的基础上,提出了适用于移动云计算环境的任务分配算法,缩短任务完成时间,降低设备能耗,提高系统的资源利用率,满足用户差异化需求。本文的主要工作包括：(1)设计移动设备执行云任务的移动MapReduce框架。对云计算MapReduce应用框架进行改进,使用移动设备执行MapReduce任务。引入高性能的代理服务器来管理维护整个移动云计算系统,将JobTracker功能主体放在可靠的代理服务器上实现,提高整个系统的可靠性和稳定性,将TaskTracker的功能交由移动终端完成,实现任务的分布式计算。(2)衡量移动云计算系统中移动设备的性能,包括移动设备的可用性和移动性。重点关注移动设备的移动性衡量,提出了移动设备移动性的衡量算法,采用熵值对移动设备轨迹进行处理来计算移动性,并在此基础上,融合符号间关系信息,得到快速有效的移动性衡量方法,实现对移动设备移动性大小的排序。(3)提出适用于移动云计算环境的任务分配算法。综合考虑移动设备计算能力、网络带宽以及设备电量等多个影响因素,以降低任务完成时间和系统设备总能耗为优化目标,提出了三种基于遗传原理的移动云计算任务分配算法,用户可根据自身优化需求选择不同的分配算法。实验仿真结果表明,本文所提出的移动性衡量算法能够准确地衡量移动设备的移动性,并降低所用轨迹序列的长度；所提出的移动云计算任务分配算法可以合理地为移动设备分配任务,显著地减少任务完成时间,降低设备能耗,提高系统资源利用率。本文的主要贡献和创新点如下：(1)设计了适用于大规模移动设备的移动性衡量算法,通过处理移动设备的运动轨迹数据对移动设备的移动性大小排序,并结合移动设备可用性衡量方法,选出用于执行任务的高性能移动设备。(2)提出了适用于移动云环境的任务分配算法,可根据移动设备计算能力、网络带宽以及设备电量等性能差异合理地分配任务,除提供缩短任务完成时间的分配方法外,还对设备执行任务的能耗进行衡量,可为用户提供降低系统能耗的任务分配方法,满足不同优化目标的分配需求。
【关键词】：移动云计算 移动MapReduce 移动性衡量 任务分配策略 遗传算法
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 移动设备作为任务执行者的移动云计算框架11-14
• 1.2.2 移动云计算中任务分配策略14-15
• 1.3 研究内容及论文安排15-16
• 1.4 本章小结16-18
• 第2章 移动云计算概述18-28
• 2.1 移动云计算发展与特点18-22
• 2.1.1 移动云计算发展与定义18-19
• 2.1.2 移动云计算技术优势19-21
• 2.1.3 移动云计算技术发展趋势21-22
• 2.2 移动云计算应用模式22-24
• 2.3 常用任务分配算法24-26
• 2.3.1 Min-min与Max-min算法24-25
• 2.3.2 蚁群算法25
• 2.3.3 模拟退火算法25-26
• 2.3.4 遗传算法26
• 2.4 本章小结26-28
• 第3章 移动云计算框架设计28-38
• 3.1 总体研究方案28-29
• 3.2 移动云计算框架设计29-31
• 3.2.1 代理服务器30
• 3.2.2 移动设备客户端30-31
• 3.3 移动云计算任务处理流程31-33
• 3.4 移动设备可靠性衡量33-37
• 3.4.1 移动设备可用性衡量33-34
• 3.4.2 移动设备移动性衡量34-37
• 3.4.3 移动设备可靠性衡量37
• 3.5 本章小结37-38
• 第4章 移动云中任务分配算法设计38-52
• 4.1 任务分配问题描述和分析38-39
• 4.2 遗传算法39-42
• 4.2.1 遗传算法求解流程40
• 4.2.2 遗传算法求解方法40-42
• 4.3 基于遗传原理的移动云任务分配算法42-50
• 4.3.1 染色体编码设计43
• 4.3.2 适应度函数设计43-47
• 4.3.3 遗传算子设计47-50
• 4.4 本章小结50-52
• 第5章 实验及结果分析52-62
• 5.1 移动性衡量算法仿真实验52-53
• 5.1.1 实验方案设计52
• 5.1.2 实验结果与分析52-53
• 5.2 任务分配算法仿真实验53-59
• 5.2.1 实验环境及参数设置54-55
• 5.2.2 GAT任务分配算法55-56
• 5.2.3 GAE任务分配算法56-58
• 5.2.4 GATE任务分配算法58-59
• 5.3 本章小结59-62
• 第6章 总结与展望62-64
• 6.1 全文工作总结62-63
• 6.2 建议与展望63-64
• 参考文献64-70
• 作者简介及所取得科研成果70-72
• 致谢72

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