移动云计算随机任务序列的高效能的执行调度

摘要

移动云计算是一种将移动互联网与云计算相结合的新技术，用户可将数据的计算和存储等工作迁移至云端来改善其移动终端处理能力弱、存储空间小及电池续航时间短等缺点。随着移动云计算的发展，用户对云服务的需求与日俱增，对服务质量和能耗等性能提出了更高的要求。移动云计算中通过任务的的卸载与调度技术，在可以满足用户对任务服务质量的需求或终端的性能要求的前提下，将终端内的任务有选择性的进行调度处理，充分利用了本地终端或云端服务器的计算资源，突破了移动客户端处理任务的局限性，提高了用户满意度。
　　本文根据任务的特性，对移动云计算中随机任务序列的执行调度问题进行了研究。本文主要工作如下:
　　1.针对非关联性的随机任务序列，建立相互独立的任务队列模型。针对随机参数满足一般分布的未知系统，将李雅谱诺夫优化理论应用到随机任务调度优化的控制中来。针对任务在终端中等待处理的时间越长，数据积压量越大造成的系统不稳定问题，采用李雅普诺夫优化算法，通过构造偏移加罚函数，将偏移量与要优化的目标函数进行加权，同时根据约束条件，寻求一个合适的惩罚控制阈值，在能满足用户优化目标的同时，保证系统的稳定性。
　　2.针对关联性的混杂任务序列，建立具有顺序相关性的任务队列模型。针对任务的随机性，在满足任务的平均等待时间要求的前提下，将移动终端对任务处理或调度时产生的能耗作为优化目标，建立连续时间马尔可夫决策过程系统模型。针对模型采用策略迭代算法对其进行求解，以期望寻找到最优策略使之既能满足时间要求又能降低能耗，仿真验证算法的有效性。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 主要研究内容

1．4 论文结构安排

第二章 移动云计算随机任务序列的执行调度

2．1 移动云计算

2．1．1 移动云计算的架构

2．1．2 移动云计算的应用模式

2．2 任务的卸载与调度

2．2．1 任务执行的模型

2．2．2 常见的任务调度策略

2．3 李雅普诺夫优化在随机排队过程中的应用

2．4 连续时间马尔可夫决策过程

2．5 本章小结

第三章 基于李雅谱诺夫优化的非关联性任务序列的执行调度

3．1 非关联性的任务队列

3．2 基于李雅谱诺夫优化的任务调度模型

3．3 李雅谱诺夫优化算法

3．4 仿真结果与分析

3．5 本章小结

第四章 基于马尔可夫决策过程的混杂任务序列的执行调度

4．1 关联性的混杂任务队列

4．2 基于连续时间马尔可夫决策过程的任务调度模型

4．2．1 状态空间

4．2．2 行动空间

4．2．3 状态转移与优化目标

4．3 策略迭代优化算法

4．4 仿真结果与分析

4．5 本章小结

第五章 总结和展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

攻读硕士期间的学术活动及成果情况