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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