移動(dòng)云計(jì)算任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、近年來，工作流任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問題一直是工作流領(lǐng)域中研究的一個(gè)熱點(diǎn)，如果對(duì)工作流任務(wù)調(diào)度有一個(gè)高效的調(diào)度算法，那么服務(wù)的質(zhì)量將能夠得到很大地改善。使用調(diào)度算法的目的就是根據(jù)不同的原則給不同的任務(wù)合理的分配處理器或者是不同的資源，從而更好的去滿足客戶的需求。
　　無線計(jì)算技術(shù)的普及為那些跨地域的企業(yè)在進(jìn)行內(nèi)部流程管理和移動(dòng)辦公時(shí)表現(xiàn)出來了優(yōu)勢：借助于便攜式移動(dòng)計(jì)算設(shè)備，跨地域的各類工作人員可隨時(shí)進(jìn)行靈活的無線移動(dòng)辦公與協(xié)作支持，那些常需

2、要出勤在外的企業(yè)管理與工作人員也能通過各類移動(dòng)計(jì)算設(shè)備及時(shí)進(jìn)入企業(yè)的業(yè)務(wù)過程系統(tǒng)中審查日志、調(diào)配資源、交流協(xié)作和完成任務(wù)。盡管智能手機(jī)和無線通信技術(shù)能力在日益進(jìn)步，由于受電池容量、存儲(chǔ)與計(jì)算能力等方面的約束，與傳統(tǒng)服務(wù)器、及桌面設(shè)備相比，移動(dòng)計(jì)算設(shè)備的硬件能力仍顯得非常有限。當(dāng)執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型(data-intensive)或資源密集型(resource-intensive)的計(jì)算任務(wù)時(shí)，很難保證相應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量(QoS）。
　　移動(dòng)

3、云計(jì)算技術(shù)(mobile cloud computing)為克服上述困難提供了一個(gè)良好的解決方案：它提供了基于云端資源共享和增強(qiáng)移動(dòng)計(jì)算兩者相統(tǒng)一的平臺(tái)，可允許計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和海量信息處理被卸載(offloaded)到云端的服務(wù)器以提高服務(wù)的可靠性和可用性，并且還可以進(jìn)一步減少移動(dòng)終端設(shè)備端在計(jì)算和處理任務(wù)時(shí)花費(fèi)和能耗。所以現(xiàn)在，為了提供更好的移動(dòng)服務(wù)，移動(dòng)云計(jì)算技術(shù)已經(jīng)開始使用到移動(dòng)應(yīng)用程序中來了。
　　首先，本文對(duì)移動(dòng)云計(jì)算環(huán)

4、境下工作流任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化的相關(guān)問題進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，針對(duì)該問題分析了當(dāng)前進(jìn)行了哪些研究。本文是在移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下，對(duì)工作流任務(wù)調(diào)度中任務(wù)的總完成和總能源消耗進(jìn)行一個(gè)多目標(biāo)的優(yōu)化，并對(duì)問題建立了模型進(jìn)行分析。模擬退火算法在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題上表現(xiàn)出了很大的優(yōu)勢，因此本文第三章提出了一種以模擬退火算法思想為基礎(chǔ)，結(jié)合移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境的任務(wù)調(diào)度的實(shí)際問題得到的多目標(biāo)優(yōu)化算法MCC-SA。
　　其次，針對(duì)該問題，本文還進(jìn)一步提出了一種新

5、的加入動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié)技術(shù)的基于模擬退火遺傳融合算法的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化策略MDVSA，該方法可以克服模擬退火算法中收斂速度過慢的情況，同時(shí)動(dòng)態(tài)電壓技術(shù)的加入不僅使總能耗大大減少，同時(shí)也優(yōu)化了任務(wù)的總完成時(shí)間。
　　最后，本文對(duì)上面所提出的兩種方法和現(xiàn)有的DVFS算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比和分析，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的分析對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本文提出的這種MDVSA算法，在滿足約束條件的情況下，能能夠很好地減少手機(jī)各個(gè)方面的能耗，并縮短了整個(gè)應(yīng)用任務(wù)的完成時(shí)