10.16182/j.issn1004731x.joss.201811001
基于事件驱动的云端动态任务分解模式优化方法
针对云端融合模式下任务具有随机性、动态性、多样性、到达时刻不确定等特征,考虑随机到达云平台的新任务、不可执行子任务两类触发事件,提出一种基于事件驱动机制(Event-triggered mechanism,ETM)的动态任务分解模式优化方法,提高组内子任务相关度、每组任务工作量均衡度、降低组间子任务耦合度.在给出任务统一描述方法的基础上,设计基于ETM的动态任务分解优化流程,确定子任务信息流向关系,建立基于分组的动态任务分解多目标优化模型,并提出一种改进自适应遗传算法进行求解.仿真表明,提出的方法能够实现云端融合任务-资源分配的均衡性与高效性,且优化算法在寻优精度和收敛性能方面具有优势.
云端融合、事件驱动、动态任务分解、任务分组、自适应遗传算法
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
江苏省杰出青年基金BK20160001;江苏省高等学校优秀科技创新团队项目
2019-04-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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