检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：朱冲中国矿业大学

学位级别：硕士

物联网技术的广泛应用,带动了终端智能化发展。终端部署于工厂、农场、露天矿场、灾害现场等区域,可以采集环境信息,并将信息转化为计算任务。终端可以在本地计算这些任务,或者将任务卸载到云端进行计算。前者通常要消耗大量能量,而后... 详细信息

物联网技术的广泛应用,带动了终端智能化发展。终端部署于工厂、农场、露天矿场、灾害现场等区域,可以采集环境信息,并将信息转化为计算任务。终端可以在本地计算这些任务,或者将任务卸载到云端进行计算。前者通常要消耗大量能量,而后者又会造成网络的拥塞。通常情况下,终端受到自身体积的限制,携带的电池能量有限,而在上述场景中,及时为其更换电池是不现实的。此外,终端产生的任务具有时效性,即终端实时产生任务,并需要在一定时间内处理完这些任务,否则该任务就会被丢弃。大量的任务丢弃会导致系统无法对目标地区的环境变化做出准确的分析和判断。因此,在终端能量受限制的情况下,需要解决任务时效性的资源调度问题,从而尽可能减少任务丢失。无人机技术的发展为解决上述问题提供了思路。一方面,无人机能够携带边缘计算模块,飞临目标区域的上空,为终端提供移动边缘计算服务,缓解地面终端计算资源匮乏的问题。另一方面,通过在无人机上安装能量发射模块,向地面的终端提供无线充电服务,可以有效延长终端工作时间。然而,在考虑任务时效性的场景下,如何有效实现无人机辅助的边缘计算和无线充电,也面临着诸多挑战,比如无人机的飞行轨迹优化问题、终端与无人机的关联策略问题等。基于以上分析,本文在任务时效性的约束下,通过处理完成尽可能多的任务,从而达到最小化系统任务丢失率的目标,具体研究工作如下。首先,考虑在空旷无遮挡的地带,例如农场,由于受到能量的限制,地面的终端只能将任务通过无线链路传输给无人机携带的计算模块进行处理。建立了终端产生任务的时效性模型和任务缓存模型。考虑无人机与终端之间关联策略问题和终端中的任务卸载问题,其中任务的卸载受到无线传输能力和边缘计算模块计算能力的双重限制。通过对无人机飞行轨迹和无人机与终端关联策略的联合优化,最小化系统任务丢失率,同时平衡终端之间的任务丢失率和平衡无人机之间的能量消耗。该问题是一个连续时间序列的混合整数非线性规划问题,很难用传统的凸优化方法解决。所以,提出了基于强化学习的深度确定性策略梯度算法,来解决上述问题。通过一系列的实验对比,说明了该算法的有效性。然后,在研究可视链路的基础上,考虑在城市、农村地区,终端和无人机之间可能存在遮挡的非可视链路。终端有计算能力,但是受到电池能量的限制,不能将所有任务全部处理。在无人机上安装能量发射模块,向地面的终端提供无线充电服务,为终端补充本地计算所需的能量,从而减少任务的丢失。建立了可视和非可视混合的链路模型,终端采用了符合实际的非线性能量捕获模型。在任务处理受到能量和计算能力双重限制的情况下,设计了终端任务处理和任务队列更新方法。考虑计算任务时效性,通过优化无人机的飞行轨迹,最小化系统任务丢失率,同时平衡每个终端的任务丢失率和平衡每架无人机的能量消耗。该问题是一个连续时间序列下的NP-Hard问题,很难用传统的优化算法解决。提出了深度强化学习算法来解决该问题,仿真结果验证了所提出算法的有效性。

关键词：任务时效性移动边缘计算无线能量传输强化学习轨迹优化

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边缘计算环境下基于相关性的任务分区实时低功耗调度算法

引用

小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 289-296页

作者：刘芳陈子煜马昆彭敏何炎祥胡威武汉大学计算机学院武汉430072 武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 武汉软件工程职业学院人工智能学院武汉430205

在嵌入式实时系统中,边缘智能技术显著提升了计算性能.然而,确保任务时效性、提高效率、降低能耗和系统阻塞仍然是关键研究领域.本研究专注于同质多核系统的任务调度问题,提出了一种名为“基于相关性的任务分区节能调度策略”(CBTP)的... 详细信息

在嵌入式实时系统中,边缘智能技术显著提升了计算性能.然而,确保任务时效性、提高效率、降低能耗和系统阻塞仍然是关键研究领域.本研究专注于同质多核系统的任务调度问题,提出了一种名为“基于相关性的任务分区节能调度策略”(CBTP)的节能调度策略.CBTP通过深度分析任务之间的依赖关系,为它们分配最优处理器,减少资源争用和阻塞.为了实现高效的并发访问,采用了多处理器堆栈资源协议(MSRP)和高性能的分区最早截止优先调度算法(P-EDF).同时,CBTP引入了双速节能机制,结合动态电压和频率调整(DVFS)来灵活调整任务的执行速度.实验结果表明,CBTP策略明显优于传统方法,显著降低了系统阻塞和能耗,验证了其在同质多核系统中的卓越性和有效性.这项研究提供了一种新的视角,旨在边缘计算环境下来提升实时系统的调度性能,同时提高调度的能源效率.

关键词：边缘智能任务时效性任务调度能耗多核系统 CBTP策略

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