无线传感器网络中一种基于分簇的节点调度算法

本文研究m覆盖与连通的无线传感器网络中的节点调度问题,提出了一种两跳簇的概念,并在此基础上提出了一种新的节点调度算法.该算法可在不知道节点位置信息的情况下,将无线传感器网络中的所有节点较为均匀地指派到k(km)个不同的分组{0,1,...,k1}之中,且可同时保证每个分组中的节点具有全局连通性与较高的网络覆盖率.理论分析与实验结果表明,该算法具有比传统随机调度方法更好的节点调度性能,可更加有效地延长无线传感器网络的生命周期.     

基于时延的无线传感器网络分时分簇算法

文中提出一种新的基于时延的无线传感器网络分时分簇算法(TDCA);算法受簇内时分复用调度机制的启发,采用一种类似的分时机制产生簇头;该分时机制能让局部残余能量最大的节点在相同或不同的时隙内成为簇头,并使簇头分布均匀;簇头采用多跳路由的方式与基站进行通信,通过比较等效通信距离,选择最节约能量的下一跳路由.算法有效解决了无线传感器网络中存在的“热区”问题,均衡了节点能耗;以某200 m×200 m方形区域内布置400个节点的小型WSN为例进行仿真试验,结果表明,TDCA算法能够显著延长网络寿命(分别比LEACH和EEUC算法延长了344％和28％).     

一种基于调度的分簇无线传感器网络簇首选择策略

针对无线传感器网络中簇首更换出现的各节点均参与竞争而引起能耗较大的现象,提出了一种基于调度的无线传感器网络簇首选择策略.该策略将各节点分为簇首节点、成员节点和调度节点三种类型,在簇运行阶段,调度节点对各簇中簇首节点和成员节点的能量进行实时监测;在簇首更换阶段,由调度节点根据监测的结果指定相应的簇首节点,从而减少了簇首更换阶段各节点均参与簇首竞争而引起的能量消耗.最后进行了仿真实验与对比,实验结果表明改进的簇首选择策略能够有效地改进网络性能,延长网络生命周期.     

一种新型的自适应最佳簇首分簇算法

分簇算法是一种适应无线传感器网络(WSN)特点的路由机制,其中最经典的就是LEACH算法.文章在简要分析了LEACH算法的基础上,针对其在能耗方面的不足,提出了一种新型的自适应最佳簇首分簇算法(AOCH).仿真结果表明,该算法不仅能够延长整个网络的寿命,还能够推迟第一个死亡节点出现的时间.     

一种无线传感器网络定位问题中的分簇算法

本文提出一种用于平面无线传感器网络定位的分簇算法.首先,锚节点根据地理位置划分感知区域;然后,通过拓扑发现过程和锚节点问的信息交换,实现锚节点对周围网络拓扑的感知;最后,根据就近原则将所有未知节点分配到以锚节点为边缘的各个子区域中,而分配到各个子区域中的未知节.点和边缘的锚节点,则构成网络中的各个簇,并由每个簇的主节点保存本簇内全部拓扑信息.该算法可以实现多跳节点的分簇,并且具有较小的通信量,可用于多种基于分簇的分布式定位算法中,有助于解决大规模无线传感器网络的定位问题.仿真实验结果显示,在锚节点按网格分布和随机分布两种情况下,该算法都可以得到良好的分簇结果.     

WSN中一种改进的TopDisc分簇算法

针对拓扑发现（TopDisc）算法构建的网络灵活性不强、重复执行算法的开销过大和没有考虑节点的剩余能量等缺点,对原算法进行分析与改进,并用OPNET网络仿真工具进行模拟仿真与性能分析。仿真结果证明,改进的TopDisc算法在节能性与稳定性等方面比原有算法有较大的提高。     

一种新颖的LEACH簇头选举算法

针对低能耗是无线传感器网络协议设计实现的关键问题.对簇头选举算法的随机选举机制进行增加一定确定性因子,使得网络能耗降低.仿真结果表明,改进方案第一节点死亡时间延长了21.9%,最后节点死亡时间延长了40.35%     

传感器网络随机睡眠节点调度算法研究及实现

传感器网络是由大量形体较小、能源受限并且配置有计算能力和无线通信能力的传感器节点以Ad Hoc方式组成。传感器节点能源有限性、高密度配置的节点包冲突率高等问题使得节点调度成为必然。该文提出了一种基于动态邻居节点信息的随机睡眠调度机制,并将算法做成了一个可供重复使用的组件嵌入到TinyOS中。通过仿真实验,得到了验证。     

一种基于最大连通度的双簇头分簇算法

针对最大连通度算法簇头节点负载过重,各簇头间负载极不均衡的问题,提出一种双簇头分簇算法。该算法根据节点度和剩余能量优化簇头选取,提高了网络体系的稳定性。同时剩余能量最大的网关节点作为另一簇头分担一部分节点,即保持了原算法分组投递时延少的优点,又减轻了负载过重簇头节点的负担。通过仿真试验验证,新算法显著延长了网络生命周期。     

一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法

提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。     

基于强化蚁群算法的任务DAG在线网格集群资源调度

网格集群资源调度是一个NP难题,而现有的调度方法通常具有任务调度效率低和负载不均衡的问题,由此设计了一种基于强化学习算法和蚁群算法融合的协同依赖型任务调度方法;首先对基于DAG的网格集群协同调度数学模型进行了定义,然后,采用改进的一步TD算法即Q-Learning算法实现集群资源的初始分配,从而得到最优调度方案以及对应的Q值,在此基础上提出一种改进的蚁群算法实现网格集群资源到任务分配的进一步优化,将Q-Learning算法得到的分配方案的Q值用于初始化蚁群路径中的信息素,以避免蚁群的盲目搜索,同时将Q值引入路径概率函数中使得蚂蚁具有启发式的搜索能力,从而获得协同依赖多任务集群调度的最终方案;在Gridsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现网格集群调度,且较其它方法具有任务调度效率高、CPU利用率高和负载均衡的优点,具有较大的优越性.     

无线传感器网络中一种分级簇的优化算法

无线传感器网络的路由将高能效放在首位,设计分级簇作为路由基础是一种能有效节能,延长网络寿命的好方法.在基于能量的分级簇(EAHC)算法的基础上,按照簇头级数和能量排队,从叶子节点开始逐级进行优化,提出一种减少簇头和降低簇树级数的优化算法(EAHC-O),能进一步地延长全网寿命,并通过仿真验证算法的有效性.     

一种面向目标识别的分布式临时簇构建算法

利用无线传感器网络进行目标识别可以提供更可靠的识别结果,为了满足网络的无中心、自组织、自恢复、低能耗等特性,采用了一种分布式的方法来进行目标识别;其基本方式是从感知到目标出现的节点中选择合适的节点,由它构建临时的簇,由临时簇中的节点进行目标识别;提出了一种分布式的临时簇构建算法(DTCA),DTCA通过节点之间的信息交互动态产生簇头并且构建簇,通过分析可知,DTCA算法的通信复杂度为O(N);实验表明,DTCA算法能够有效平衡能耗,延长系统的生命期。     

基于任务调度的无线网贪婪信道分配算法

针对无线网络链路干扰问题,综合借鉴多处理器任务调度算法提出了一种贪婪信道分配算法,为所访问的无线网链路甄选出干扰最小的信道,并且证明了本算法的近似比率为2-1/k,其中为k为可用的正交信道数,算法复杂度为O（|E|2）。为了验证本文算法的可行性和有效性,将本文所提出的贪婪算法与随机信道分配算法和按序信道分配算法进行了实验对比。仿真结果表明：本文所提出的贪婪算法的整体性能优于其他两种算法,并且贪婪算法得到的最大干扰和平均干扰归一化值随着可用正交信道数的变化趋势较其他两种算法稳定。从而验证了本文算法能有效的降低链路干扰,一定程度上可以提升网络吞吐量。     

基于节点状态的多类型传感器调度算法

针对无线传感器网络（WSN）中能量效率问题,提出一种基于簇结构中节点健康状态的多类型传感器调度算法. 该算法基于节点的健康状态、节点传输的信息质量,根据簇中节点的健康状态进行自适应选取任务节点;通过对传感器的合理调度,均衡了网络中能量消耗以及任务的分配,保证网络的顺利运行. 实验仿真结果表明了算法的有效性.     

TinyOS中多优先级任务队列调度策略研究

针对TinyOS先来先服务调度策略中重要任务不能及时响应的不足,提出一种基于多优先级任务队列的调度策略。该调度策略将原来一个任务队列增加为三个优先级队列并引入抢占机制,最高优先级队列中的任务在满足抢占原则时才可以抢占其他队列正在执行的任务,任务只能在不同队列之间发生抢占,这样既减少了上下文切换,又保证了重要任务的优先执行。实验结果表明,该调度策略在不影响原有系统性能的情况下,提高了TinyOS对重要任务的响应性能。     

蚁群算法在服务器集群批量任务调度中的应用

服务器集群中的负载均衡和作业调度是影响系统性能的重要因素.本文描述服务器集群批量任务的作业调度问题,对该问题建立了基于图的模型.由于使用一般的启发式算法或动态规划算法解决该问题具有局限性,本文引入蚁群算法进行求解,并针对该问题具体求解提出了启发式距离合适的计算方法.最后在仿真的基础上,讨论了算法的优化效果和收敛性,结果表明蚁群算法解决该问题具有优异的性能.     

一种基于梯形自调度技术的集群任务调度的实现

通过比较目前几种集群任务调度算法,选择基于集中队列的动态调度算法——梯形自调度算法（TSS）,实现了一个基于集群的任务调度系统GTS。GTS是一个用户级的任务调度系统,它建立于Linux之上,主要负责对用户任务的调度。通过测试,GTS系统可以胜任集群工作站中的任务调度并在结点数较多的情况下大幅度提高应用问题的性能。     

无线传感器网络操作系统调度策略

提出了一种在无线传感器网络操作系统中可以同时针对周期性任务和非周期性任务进行抢占式调度操作的EF-RM调度策略。在无线传感器节点上执行的任务负载较重的情况下,该调度策略可以保证重要任务的优先执行,此外当无线传感器节点空闲时,通过将节点带入睡眠状态,实现无线传感器节点的节能。所提出的任务调度策略在TinyOS上进行实现,并通过实验测试得出,在总能耗代价增加较少的情况下可以有效地提高系统在较重负载情况下的响应性能。     

一种适用于机群OpenMP系统的有效调度算法

OpenMP作为共享存储并行编程标准,以其良好的易用性、支持增量并行等特点成为并行程序设计的主流模型之一．OpenMP标准是针对UMA共享存储结构制定的,其循环调度机制只考虑了负载平衡而无须考虑数据分布．然而在机群OpenMP系统中,数据局部性是影响性能的关键因素．针对OpenMP标准中静态调度策略不适合机群计算的缺点,提出了一个充分体现拥有者计算原则的LBS调度算法,并通过扩展制导的方式在机群OpenMP系统（OpenMP/JIAJIA)上加以实现．测试结果表明,LBS算法对于机群OpenMP系统很有效．