综合考虑最短时间与最优负载建立猫群优化算法的适应度
函数，并依据模拟猫的日常行为实现物联网通信资源负载均
衡调度优化。该方法能够保证资源的负载均衡，但存在资源
利用率较低的问题。文献[8]提出一种基于双加权最小连接
的物联网通信资源负载均衡调度优化方法。该方法在加权
最小连接算法的基础上综合考虑物联网通信资源的实时负
载情况，实现对感知层的动态赋权值，同时依据资源任务类
型的负载度，对资源任务类型进行加权计算，由此完成物联
网通信资源负载均衡调度优化。该方法调度效率较高，但存
在负载均衡度较差的问题归。1 。
通信资源第J类资源调度任务被分配到第i’个计算节点上
时，满足鼢=1，否则舶=0，当物联网通信资源所有节点负
载相等时，达到负载均衡的理想状态，对于整个物联网网络
来说，负载是不发生改变的
，H’
n
(4)
加=删粥= (叶xA，)／ c。
式中，衄代表整个物联网通信资源的负载，埘，代表第J类资
源调度任务的平均计算量，A，代表单位时间内第，类资源调
度任务到达数目，c。代表节点。的计算能力。在理想情况
下，达到物联网通信资源负载均衡的条件是i’ [1，凡]，都有
曲。，=衄，假设资源调度任务已经分配好的情况下，采用加
的标准差来衡量物联网通信资源负载均衡性能。用_『。，代表
物联网通信资源节点i’上的负载均衡标准差
针对上述问题，提出一种基于蚁群优化的物联网通信资
源负载均衡调度优化方法。实验结果表明，所提方法能够获
得更高的负载均衡度，且资源利用率较高。
(5)
丁；· =I三曰一衄。，l
则物联网通信资源的负载均衡标准差形式化表示为
2物联网通信资源负载均衡调度优化原理
厂1—一
在进行物联网通信资源负载均衡调度优化过程中，先对
物联网通信资源的资源调度问题进行建模，依据节点的计算
能力不同而进行任务调度，并给出任务调度优化目标，将负
载标准差作为衡量物联网通信资源负载均衡的标准，结合蚁
群理论对物联网通信资源负载均衡调度模型进行优化求解，
具体过程如下所述：
(6)
一√ 下；
式中，下值越小，物联网通信资源负载越均衡。当丁值为O
时，物联网通信资源达到理想的负载均衡状态，目标是将下
值最小化。
综上所述可以说明，物联网通信资源负载均衡调度优化
原理，利用该原理完成了对通信资源负载的均衡调度
由n个性能不同的处理器所构成的物联网通信资源处
理由m个不同用户所提交的m’类非抢占式任务，设Ⅳ={p，，
p：， ，p。}代表物联网通信资源服务节点的集合，c={c，，c：，
，c。}代表Ⅳ所对应各个节点的计算能力，q(i=1，2， ，忍)
代表节点i的计算能力，n代表节点总数，则物联网通信资源
的总计算能力粥可利用式(1)表示为
3基于蚁群优化的负载均衡调度优化方法
3．1物联网通信资源负载均衡调度模型
在进行物联网通信资源负载均衡调度优化过程中，先将
物联网通信资源服务请求队列进行排序，依据调度过程的各
个阶段不断调整资源调度的优化目标，在此基础上对每个服
务请求，在感知层最合适的虚拟机上进行资源分配，以感知
层平台的平均负载状况为依据建立物联网通信资源负载均
衡调度多目标优化模型。具体过程如下所述：
(1)
71c= c。
设t。，(i’=1，2， ，m’)代表第i7类用户提交的m’类非抢
占式任务，设物联网通信资源调度任务f。，的到达服从A=A。，
的泊松分布，则单位时间内资源调度任务到达数目为A。，，假
设资源调度任务￡。，的计算量服从A=训。．泊松分布，则物联网
通信资源负载均衡调度任务f。的平均计算量为”。，，依据上
述过程可得出，在单位时间内，物联网通信资源调度任务￡；
假设，t时刻服务m”对某种资源J|}的需求量为D一¨ 虚拟
机i”对该资源的占有总量为C^，此时刻虚拟机中已经分配了
以，(￡)个服务m”资源，则应满足的约束条件(M代表总的服
务种类数目)利用式(7)进行表示
土
(7)
¨ ，(￡)D帆 c^
的平均计算量为r肜，=”，× A。，，单位时间内达到的所有类型
资源调度任务的平均计算量邢利用式(2)进行计算
正
此时的物联网通信资源调度策略可抽象描述为以下的
优化模型，将单次调度的资源数目作为首要的优化目标，而
感知层虚拟机的资源总量作为主要的约束条件
(2)
71形= (加，× A。· )
‘2l
在物联网网络中，需要依据节点的计算能力不同而进行
E
K
MnzD。¨ Vm” 肘(￡)，VI
旦
资源任务调度，将物联网通信资源节点p。．的负载利用式(3)
(8)
s．￡．芝：^■．(f)D矶 c，％ M似。。
进行表示
，：7：l
卫
式中，K代表硬件资源的总类别数目，M(￡)代表t时刻已被
触发的服务种类的集合，肘似。。代表资源等待队列的队长上
界，胍娥D。。。代表￡时刻服务m”对某种资源后的最大需求量。
随着调度的进行，应以减少感知层服务请求的丢失率为首要
调度优化目标，将上述调度优化模型调整为
(3)
加。，= (p。，× r％)／c．，
』=l
其中，p。。代表物联网通信资源第，类资源调度任务被分配到
第i’个计算节点上的概率，c。，代表节点i’的计算能力，艰代
表单位时间内第J类资源调度任务的平均计算量，当物联网
一3l】一
万方数据
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