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物联网通信资源负载均衡优化调度仿真研究

更新时间：2019-12-11 18:32:01 大小：766K 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

对物联网通信资源的负载均衡进行优化,能够有效提高物联网通信资源调度性能.对物联网通信资源负载均衡的调度,需要利用资源的负载不均衡度衡量一个虚拟机的信息素,完成对通信资源负载调度的优化.传统方法先对感知层的动态赋权值,对资源任务类型进行加权计算,但没有对虚拟机的信息素进行衡量,导致资源调度精度偏低.提出基于蚁群优化的物联网通信资源负载均衡调度优化方法.进行物联网通信资源服务请求队列排序,依据调度过程的各个阶段不断调整资源调度的优化目标,在感知层最合适的虚拟机上进行资源分配,建立物联网通信资源负载均衡调度多目标优化模型.对多目标优化模型进行求解,利用资源的负载不均衡度衡量一个虚拟机的信息素,由此完成物联网通信资源负载均衡调度优化.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.

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2017年06月

计算机仿真

第34卷第6期

文章编号：1006—9348(2017)06一0310—04

物联网通信资源负载均衡优化调度仿真研究

张虹波。匡银虎

(宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏银川750021)

摘要：对物联网通信资源的负载均衡进行优化，能够有效提高物联网通信资源调度性能。对物联网通信资源负载均衡的调

度，需要利用资源的负载不均衡度衡量一个虚拟机的信息素，完成对通信资源负载调度的优化。传统方法先对感知层的动

态赋权值，对资源任务类型进行加权计算，但没有对虚拟机的信息素进行衡量，导致资源调度精度偏低。提出基于蚁群优化

的物联网通信资源负载均衡调度优化方法。进行物联网通信资源服务请求队列排序，依据调度过程的各个阶段不断调整资

源调度的优化目标，在感知层最合适的虚拟机上进行资源分配，建立物联网通信资源负载均衡调度多目标优化模型。对多

目标优化模型进行求织，利用资源的负载不均衡度衡量一个虚拟机的信息素，由此完成物联网通信资源负载均衡调度优化。

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。

关键词：物联网；通信资源；负载均衡

中图分类号：TP393

文献标识码：B

Simulation Research on Load

Bal粕cing optimization

Scheduling

of CommuIlication Resources in Internet of

Things

ZHANC

Yin—hu

Hong—bo，KUANG

and Electronic—E1ectrical

75002

(school

Physics

En矛neering，Ningxia Universit)r，Yinchuan Ningxia

l，China)

thi8

method for

of load

re—

ABSTRACT：In

communication

paper，we pmpose

based on ant

optimization

scheduling

balancing

source in intemet

of service

of the com·

things

colony optimization． Firstly，queue sequencing

of resource

request

munication resource was canied out and

was

accord—

optimization objective

resource was a110caled in the

stage during scheduling process． Then，the

scheduling

adjusted constantly

to each

most

suitable vinual machine of

ing

model of the load

was built．

model was solved

Moreover，the

FinaUy，the

sensing layer． Multi—objective optimization

balancing

of one vinual machine．

phemmone

and

of load imbalance was used to measure

conclusion

degree

drawn from

results that the

method can

of load

degree

and its level of resource

balancing

experimental

higher．

acquire h培her

utilization is

KEYWoRDS：Intemet of

things；Communication resource；Load balancing

中资源的负载均衡调度，一直受到学术界以及物联网网络资

源调度研究领域的广泛关注∞J。

引言

近年来，随着互联网网络技术的不断发展，“物联网”网

现阶段可扩展性较强的物联网通信资源负载均衡调度

优化方法有：文献[6]提出一种基于粒子群的物联网通信资

源负载均衡调度优化方法。该方法先以负载均衡和节能为

目标建立多目标数学模型，设计一组靠近最Pareto前沿的解

作为初始种群，利用粒子群理论搜索最优物联网通信资源负

载均衡调度方案，当最优解连续两代未发生变化时，通过混

沌遍历理论对粒子执行局部寻优。该方法具有较好的负载

均衡能力，但存在调度过程耗时长的问题。文献[7]提出一

种基于猫群优化的物联网通信资源负载均衡调度优化方法。

该方法先依据物联网通信资源调度优化目标建立数学模型，

络的不断升温，人们也给予物联网网络越来越多的关注¨ J。

物联网是指通过信息传感设备依据给定的协议内容，将任意

物品与互联网相连接，执行信息交互和通讯，以此实现智能

化识别、跟踪定位以及监控管理等手段的一种网络‘2j。而感

知层作为物联网最重要的核心部分，感知层主要工作着重于

对事物信息的采集与身份识别旧“j。其中，如何实现物联网

基金项目：宁夏高等学校科学科学技术研究项目(NGY2015042)

收稿日期：2017—01—22修回日期：2017一02—10

一310一

万方数据

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’

(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

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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