检索结果-内蒙古大学图书馆

北京理工大学学报 2006年第z1期26卷 61-64页

作者：殷锋李志蜀杨宪泽王莉何先波孙继荣四川大学计算机学院四川成都610065 西南民族大学计算机科学与技术学院四川成都610041

为了解决网格任务调度中任务切分问题,提出了一种基于时间序列的关联规则模型,以在符合Qos标准的情况下,实现网格任务的全局性合理调度,从而达到实现最小化任务执行时间的目的.模型先按"最小基本粒度"对任务进行逻辑划分,然... 详细信息

为了解决网格任务调度中任务切分问题,提出了一种基于时间序列的关联规则模型,以在符合Qos标准的情况下,实现网格任务的全局性合理调度,从而达到实现最小化任务执行时间的目的.模型先按"最小基本粒度"对任务进行逻辑划分,然后通过分析各"逻辑单元"所涉及的基本功能和相互间的耦合度来对"逻辑单元"实施分组,最终以"逻辑元组"为物理切分单位对任务予以切分.模型通过优化任务切分,最终实现全局性任务调度合理性与资源分配有效性的目的.还可通过基于时间序列的关联规则模型的长期学习,不断提高资源分配命中率.并通过仿真实验验证了该模型的实用性和优越性.

关键词：网格计算任务切分关联规则

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移动边缘计算任务切分与物联网最优数据卸载算法设计

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电脑知识与技术 2021年第32期17卷 129-130,135页

作者：刘向东四川职业技术学院四川遂宁629000

为解决传统卸载算法在对物联网数据进行卸载时,存在卸载数据量与实际需要进行卸载的数据量相差较大,影响物联网高效运行问题,开展移动边缘计算任务切分与物联网最优数据卸载算法设计研究。通过物联网移动边缘节点计算任务切分、基于完... 详细信息

为解决传统卸载算法在对物联网数据进行卸载时,存在卸载数据量与实际需要进行卸载的数据量相差较大,影响物联网高效运行问题,开展移动边缘计算任务切分与物联网最优数据卸载算法设计研究。通过物联网移动边缘节点计算任务切分、基于完全物联网移动边缘场景的数据卸载和基于不完全物联网移动边缘场景的数据卸载,提出一种全新的卸载算法。通过对比实验进一步证明,新的卸载算法在实际应用中卸载精度更高,更满足物联网高效运行需要。

关键词：移动边缘计算任务切分物联网最优数据卸载算法

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基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法

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北京交通大学学报 2023年第2期47卷 45-57页

作者：张德干张志昊张捷张婷朴铭杰姜星如天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 天津体育学院体育经济与管理学院天津301617 北京航空航天大学软件学院北京100083

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为5G体系结构中非常重要的部分,能够支持需要超低延迟的许多创新性的服务与应用,可以通过引入MEC来解决目前车载移动终端设备无法满足车联网(Internet of Vehicles,IoV)低能耗与低时延需求的... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为5G体系结构中非常重要的部分,能够支持需要超低延迟的许多创新性的服务与应用,可以通过引入MEC来解决目前车载移动终端设备无法满足车联网(Internet of Vehicles,IoV)低能耗与低时延需求的问题.提出将车辆计算任务切分成小的有依赖关系的子任务,切分后的子任务可并行处理,同时基于计算任务切分提出时延与能耗模型;构建IoV计算任务卸载的约束多目标优化模型,并提出非支配排序遗传策略(Nondominated Sorting Genetic Strategy,NSGS)来优化目标函数,对IoV中计算任务卸载问题提出新的非支配关系与约束.基于一系列的实验以及卸载方法间的比较,证明了本文所提出方法的有效性及具有更低的时延和能耗.

关键词：车联网移动边缘计算计算任务卸载任务切分非支配排序遗传策略

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基于D2D传输的多维边缘网络资源协同共享与激励机制

基于D2D传输的多维边缘网络资源协同共享与激励机制

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作者：潘怡凡哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着万物互联时代的日益演进,移动智能设备和互联网应用成为日常生活中不可或缺的部分。这方便了人们生活社交,但同时也给无线通信网络和云计算中心带来了巨大的压力与挑战。由于移动应用程序对时延和带宽的要求通常较高,并且海量数据... 详细信息

随着万物互联时代的日益演进,移动智能设备和互联网应用成为日常生活中不可或缺的部分。这方便了人们生活社交,但同时也给无线通信网络和云计算中心带来了巨大的压力与挑战。由于移动应用程序对时延和带宽的要求通常较高,并且海量数据在地理位置上的分散性,导致传输时延和带宽成为云计算模式难以克服的瓶颈。研究表明,5G通信系统将部署超密集、拥有丰富的计算资源和带宽资源的边缘设备。因此,网络边缘侧有大量的移动设备处于空闲的状态,如能对这些边缘移动设备的资源加以充分利用,能够在一定程度上解决上述问题。为了缓解激增的数据给通信网络和云中心带来的压力,并提升边缘网络侧的闲置资源利用率,本课题将聚焦于移动边缘计算中的资源共享与激励机制的研究。本课题在移动边缘计算的场景中构建了一个多维资源共享框架,边缘移动设备之间可以通过D2D链路来共享各种维度的资源,从而形成一个多维资源共享框架。在此框架下,本文主要研究如何最优地将任务分配给各个移动设备,实现总能量损耗最小化和任务完成数量的最大化。为此,首先构建了一个通用的任务模型,该模型根据任务的功能和资源需求,将每个任务拆分为多个连续的子任务,有利于提高任务完成的概率。在任务模型的基础上,构建了一个能耗和任务失败概率的联合优化问题,对每个子任务的卸载时间和卸载位置进行了优化。仿真结果显示,本文提出的多维资源共享方案在总成本和任务失败概率方面要优于现有的解决方案,可将总成本至少降低10%,任务失败概率至少降低46%。在实际应用中,由于用户的自利性,通常不会将自身有限的资源无偿贡献给他人使用。因此,还需要设计一个合理的激励框架来确保参与者收益的公平性,从而达到激励用户参与资源共享的效果。本文在资源共享框架的基础上设计了两种激励框架,一种是根据事先制定的价格来计费的基于固定价格计费机制的激励框架,另一种是参与者通过协商的方式来定价的基于纳什讨价还价机制的激励框架。仿真结果显示,相比于基于固定价格计费机制的激励框架,基于纳什讨价还价机制的激励框架在系统的公平性和用户的参与度方面有较大的提升,能够将系统公平性至少提高80%,用户参与度至少提高50%。综上所述,本文构建了多维边缘网络资源协同共享框架与两种激励框架,仿真结果证实了多维边缘网络资源协同共享框架的优越性与激励框架的可行性,为多维资源共享问题以及相关的激励机制的研究提供了理论与数据支撑。

关键词：资源共享任务卸载激励框架纳什讨价还价任务切分

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基于多核CPU列数据库原语调度引擎优化研究

基于多核CPU列数据库原语调度引擎优化研究

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作者：陈文通华南理工大学

学位级别：硕士

随着互联网的高速发展和大数据技术的兴起,数据查询和分析日益重要。如何提高数据查询和分析的效率成为了炙手可热的问题。GSQL是一个基于多核CPU的高性能的列数据库查询系统。这个系统包括了编译解析、针对多核CPU的运行时原语调度和... 详细信息

随着互联网的高速发展和大数据技术的兴起,数据查询和分析日益重要。如何提高数据查询和分析的效率成为了炙手可热的问题。GSQL是一个基于多核CPU的高性能的列数据库查询系统。这个系统包括了编译解析、针对多核CPU的运行时原语调度和分派、原语执行和列存储等子系统,完整覆盖了数据库查询系统的整个过程。基于多核CPU的运行时调度引擎按照数据流驱动的方式调度原语依赖图的原语结点,该子系统的优化对提高查询并行处理能力和加快SQL查询的执行速度等有重要意义,基于此,本文对基于多核CPU的运行时原语调度进行了优化研究,主要研究内容和贡献如下:(1)针对各个查询原语的执行速度不匹配严重制约原语依赖图的执行的问题,提出了一种原语任务切分的解决方案,并设计了一种原语任务切分算法,把原语任务切分成更小的原语执行单元以实现原语之间的流水线并行。实验分析表明,经过原语任务切分之后,SQL查询速度至少提高了约22%。(2)设计了一种新的原语调度执行机制。由于I/O原语和CPU原语是由不同的执行部件来处理的,因此为了最大限度的提高两种执行部件的使用率,调度引擎设置两个调度线程分别分派I/O原语和CPU原语到相应的执行部件。(3)提出了一种基于原语最长路径长度以及原语被依赖度的拓扑排序的调度策略。在一个查询原语依赖图中,每个原语都有自己的一个原语最长路径长度,即从该原语到输出原语的最长路径长度。不同的路径长度和被依赖度,拥有不同的调度优先权。为此,本论文提出了一个综合原语最长路径长度以及原语被依赖度的拓扑排序调度策略。实验分析表明,使用了该调度策略之后,SQL查询速度最高能提升28%。

关键词：列数据库原语调度执行机制任务切分原语最长路径长度原语被依赖度

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任务驱动教学法在计算机学科的应用

引用

华章 2012年第20期 216-216页

作者：司马靖中铁十三局技师学院吉林长春130102

任务驱动教学法就是将任务驱动的教学方式与探究性的学习方法结合起来,通过整合技能训练的教学内容,使学生在带着问题任务的情况下分组探究、主动学习、主动完成学习任务的教学法.本文阐述了该教学法在中职计算机教学中的运用.

关键词：任务驱动教学法黑箱方法任务切分

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