一種基于蟻群算法的移動(dòng)應(yīng)用云協(xié)助式調(diào)度方案.pdf

1、針對(duì)當(dāng)前移動(dòng)應(yīng)用計(jì)算需求增大的情況，出現(xiàn)了一種新的計(jì)算模式，移動(dòng)云計(jì)算(Mobile Cloud Computing，MCC)。典型的移動(dòng)云計(jì)算模式，是基于任務(wù)上載的云協(xié)作式計(jì)算。在移動(dòng)云協(xié)作式計(jì)算模式下，如何在移動(dòng)設(shè)備本地與遠(yuǎn)程云端進(jìn)行任務(wù)調(diào)度，是需要解決的重要問題。
　　解決移動(dòng)云協(xié)作式計(jì)算模式下的任務(wù)調(diào)度問題，常用的方法是將移動(dòng)應(yīng)用云協(xié)作式模式下的任務(wù)調(diào)度通過圖模型轉(zhuǎn)換為最短路徑問題，并在此基礎(chǔ)上采用基于拉格朗日算子的能耗優(yōu)

2、化指標(biāo)來確定任務(wù)調(diào)度方案，這種方法不能確保獲得最優(yōu)調(diào)度方案，而且某些情況下得出的最優(yōu)調(diào)度方案，能耗不佳。提出了基于隨機(jī)過程狀態(tài)轉(zhuǎn)移移動(dòng)云應(yīng)用任務(wù)調(diào)度模型，這樣就可以將移動(dòng)應(yīng)用云協(xié)作式調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)轉(zhuǎn)移集的最優(yōu)狀態(tài)查找問題；蟻群算法作為一種優(yōu)秀的幾率性人工智能算法，可以很好的用于這種模型最優(yōu)問題的求解；完成了基于蟻群算法的移動(dòng)應(yīng)用云協(xié)作式調(diào)度算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，該算法通過不斷調(diào)整隨機(jī)過程狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型中各任務(wù)執(zhí)行點(diǎn)的“狀態(tài)”轉(zhuǎn)移概率，使各