受SINR约束的最小延时数据聚集调度算法

针对现有的基于物理干扰模型的数据聚集调度近似算法具有延时较高的问题,提出了一种改进的数据聚集调度近似算法。该算法首先构造一个连通支配集作为数据聚集树,使各节点根据数据聚集树分层进行数据调度;然后将整个网络划分为若干个边长相等的正方形区域,使每个区域中最多包含一个支配节点;最后对各个区域进行着色,并从颜色相同的每个正方形区域中任选一个普通节点,使它们能同时将数据汇聚到相应的支配节点。当数据从所有普通节点聚集到相应支配节点后,则将这些正方形区域构成一个大小相同的块,并采用四种颜色对这些块进行着色,使颜色相同的各个块中任选一条通信链路能够同时进行数据传输而不会发生通信冲突和干扰。理论分析表明,该算法的延时上界为K2Δ＋8K2R-3R;仿真模拟的结果表明,该算法产生的数据聚集延时低于现有算法。     

基于物理干扰模型的无通信冲突的数据聚集调度算法

针对基于物理干扰模型的最小延时数据聚集调度问题,提出一种改进的无通信冲突的数据聚集调度算法.该算法采用簇与局部聚集树相结合的调度机制,首先在小区域范围内形成簇,当头节点聚集簇内成员节点的数据后,这些头节点再在一个较大的区域内形成新的簇.与现有算法相比,该算法不是将簇内各成员节点的数据直接传输给头节点,而是先构造一棵根在头节点的局部数据聚集树,然后将整个网络划分为若干个边长相等且只包含一个节点的正方形区域,最后对节点所在区域进行着色,使颜色相同、其孩子节点为空或已完成数据调度的簇内成员节点根据局部聚集树进行数据调度.实验结果表明,与现有算法相比,该算法的数据聚集延时更低,其延时上界为(5 +logK+1△) (K+ 1)2.     

无线传感网中一种改进的分布式数据聚集调度算法

针对无线传感器网络中实时数据收集具有较高的延时问题, 提出了一种改进的无通信冲突的分布式数据聚集调度近似算法。该算法首先在最大独立集的基础上建立一棵根在sink的数据聚集树, 然后各个节点按数据聚集树分层进行数据调度。在数据聚集树的构造过程中, 对于两个相距两跳的支配点, 它们共同的、相距两跳的支配点, 通过距sink最近的支配点加入数据聚集树; 而在数据调度过程中, 采用一种新的选择标准从竞争集中选择节点进行数据调度。通过这两方面的改进, 有效地降低了数据的聚集延时。理论分析表明, 该算法的延时上界为14R+Δ; 仿真模拟的结果表明, 该算法产生的数据聚集延时远低于现有算法。     

无线传感器网络中的改进数据聚集调度算法

针对现有聚集数据调度近似算法具有较高延时上界的问题,提出一种改进的聚集数据调度近似算法。建立一棵根在中心结点的广度优先搜索树,分层构造一个最大独立集(MIS),使MIS中相邻的2个结点相距两跳。将MIS中的结点连接起来,形成一棵根在中心结点的数据聚集调度树,使结点按数据聚集调度树进行分层数据调度。在数据聚集调度树的构造过程中,对于任意支配点,以最小的结点连接其相距两跳的支配点。对于2个相邻支配点的公共邻居支配点,通过在距中心点最近的支配点加入数据聚集树,使其在数据调度过程中将数据发送给距中心点最近的支配点,从而降低数据的聚集延时。实验结果表明,与SAS算法、Guo’s算法和IAS算法相比,该算法的数据聚集延时更低,其延时上界为14R+△?10。     

一种数据特征敏感的高效数据聚集编码方案

物联网中数据聚集算法设计面临的主要困难是:数据聚集时数据冗余的发现和消除,数据特征的发现均需要周密的思考,数据聚集时通信效率的提升通常需要较高超的数据编码技巧,精巧的算法设计思路;因此,研究数据聚集的高效率编码算法对于降低数据聚集的能耗具有重要的意义;当前研究中对于数据聚集中编码的综合讨论尚不充分,论文首先对问题进行建模,提出数据平滑泛型的概念,并通过分析得到数据平滑泛型将显著提高通信效率提升指数,在此基础上,论文提出了一套数据特征敏感的物联网高效数据聚集编码方案,包括数据聚集前的数据特征敏感的编码方法,基于CRT的数据编码准备方法,以及多节点数据聚集的可聚集变换方法;所给出的方法均经过严格的理论分析和证明论证,表明了方案的可行性。     

MPMC:一种无线传感器网络多信道多功率数据聚集调度算法

数据聚集是传感器网络中比较耗时的操作,特别是在高密度网络中.因此,最小化数据聚集延迟问题成为人们研究的热点,该问题已经被证明是NP难问题.提出一个基于分簇思想的多信道多功率数据聚集调度算法MPMC,来降低聚集延迟.该算法采用一种簇内小功率、簇间大功率的分簇思想,结合信道分配来降低数据聚集延迟,簇间可无冲突同步进行数据聚集.并分析了不同网络拓扑下使用的信道个数趋于常数.在模拟实验中,算法MPMC与目前最好的单信道以及多信道数据聚集调度算法进行了比较,验证了MPMC的平均延迟最小.     

移动环境中的一种数据广播调度算法

基于需求的数据广播的关键在于响应客户请求的调度算法.本文提出了基于概率的数据广播调度算法BOPSA(Based On Probability Schedule Algorithm).该算法是根据各个数据项的概率来确定数据项的调度顺序,能降低系统开销、降低时间复杂度和空间复杂度,以及降低其平均响应时间.     

一种延迟容忍网络数据聚集算法

由于延迟容忍网络具有高延迟,低数据传输率,拓扑动态变化等特点,设计有效的路由算法一直是延迟容忍网络研究的热点问题.该文在概率模型的DTN中提出了一种数据聚集算法DADTN(Data Aggregation algorithm for Delay Tolerant Networks).对于目的节点相同的一些数据包可以通过网内聚合(In-network aggregation)方法聚集成为一个数据包.为了衡量每个节点聚集局部数据包和交付数据包到目的节点的能力,算法定义了聚集交付能力的概念.数据包则由聚集交付能力小的节点向聚集能力大的节点进行传输,实施聚集操作.仿真分析表明,与Epidemic和PRoPHET算法相比,DADTN算法能以较低的数据包转发次数获得较高的数据传输成功率.     

一种解决卫星网络通信冲突的调度算法

在卫星网络中多颗卫星同时对一颗卫星进行通信申请会产生任务冲突问题。为此,提出一种基于动态优先级的调度算法。建立卫星通信任务模型,利用任务执行紧迫性表达任务截止期与空余时间这2个时间约束,并根据卫星网络的特点,通过调整参数p控制紧迫性对任务优先级的影响程度。利用STK场景建立冲突模型进行仿真实验,结果证明该算法的任务完成率相比FCFS算法提高了3.9%。     

一种新的调度算法-变换数据流程图法

在行为级综合中,一般在调度与分配之前先将系统的描述转换成一个数据流程图（ＤＦＧ）。研究中发现在资源约束条件下最小操作数的固定的ＤＦＧ并不一定获得一个最短时间的调度。我们研究了一个新的调度算法－变换数据流程图法,它改变图的拓扑结构,并且同时进行调度。实例证明我们的算法所获得的调度优于原始的ＤＦＧ。     

一种自适应的P2P流媒体数据调度算法

针对现有算法在有限带宽情况下数据块易丢失的问题,提出了一种新颖的数据调度算法——最少优先调度算法（LFSA）。该算法易于实现,并且可以根据网络的异构性,带宽抖动以及P2P网络节点的动态性进行自动调整。实验结果表明,LFSA能够有效缩短系统播放启动延迟,而且可以在不知道伙伴节点带宽和没有任何负载平衡机制的情况下取得比传统策略更好的性能。     

Communication contention in APN list scheduling algorithm

Task scheduling is an essential aspect of parallel process system. This NP-hard problem assumes fully connected homogeneous processors and ignores contention on the communication links. However, as arbitrary processor network (APN), communication contention has a strong influence on the execution time of a parallel application. This paper investigates the incorporation of contention awareness into task scheduling. The innovation is the idea of dynamically scheduling edges to links, for which we use the earliest finish communication time search algorithm based on shortest-path search method. The other novel idea proposed in this paper is scheduling priority based on recursive rank computation on heterogeneous arbitrary processor network. In the end, to reduce time complexity of algorithm, a parallel algorithm is proposed and speedup O(PPE) is achieved. The comparison study, based on both randomly generated graphs and the graphs of some real applications, shows that our scheduling algorithm significantly surpasses classic and static communication contention awareness algorithm, especially for high data transmission rate parallel application. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 90715029 and 60603053), the Cultivation Fund of the Key Scientific and Technical Innovation Project, Ministry of Edacation of China, and the Key Project of Science & Technology of Hunan Province (Grant No. 2006GK2006)     

基于改进Dijkstra算法的配用电通信网流量调度策略

针对配用电通信网中数据汇聚易产生拥塞的问题,提出了一种复合边权值流量调度路由算法。首先,依据跳数建立节点分层模型;然后,划分配用电业务优先级和节点拥塞等级;最后,以跳数、流量负载率和链路利用率为综合指标计算边权值,对需要流量调度的节点根据改进的Dijkstra算法进行路由选择,同时对重度拥塞节点按照配用电业务优先级进行调度。与最短路径（SPF）算法和贪婪背压算法（GBRA）相比,在数据生成率为80 kb/s时,所提算法紧急型业务丢包率分别减少了81.3%和67.7%,关键型业务丢包率分别减少了79%和63.8%。仿真结果表明,所提算法能有效缓解网络拥塞,提高网络有效吞吐量,降低网络端到端时延和高优先级业务的丢包率。     

基于层次化调度策略和动态数据复制的网格调度方法

针对在网格中如何有效地进行任务调度和数据复制, 以便减少任务执行时间等问题, 提出了任务调度算法（ISS）和优化动态数据复制算法（ODHRA）, 并构建一个方案将两种算法进行了有效结合。该方案采用ISS算法综合考虑任务等待队列的数量、任务需求数据的位置和站点的计算容量, 采用网络结构分级调度的方式, 配以适当的权重系数计算综合任务成本, 搜索出最佳计算节点区域; 采用ODHRA算法分析数据传输时间、存储访问延迟、等待在存储队列中的副本请求和节点间的距离, 在众多的副本中选取出最佳副本位置, 再结合副本放置和副本管理, 从而降低了文件访问时间。仿真结果表明, 提出的方案在平均任务执行时间方面, 与其他算法相比表现出了更好的性能。     

基于MMAS的无线传感器网络数据融合算法*

提出了一种基于MAXMIN蚂蚁系统（MMAS）无线传感器网络的数据融合算法。该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMAS算法构造一个最小Steiner树,源节点的数据发送到构造好的最小Steiner树上,经过融合后传输到sink节点,降低了网络中传输的数据量。通过与Dijkstra算法比较,NS2仿真表明该算法降低了网络能耗,增加了网络生存时间。     

基于反向平衡聚合树的无线传感器网络分布式TDMA调度算法*

讨论了已有的TDMA算法在端到端延时上的弊端,在优化时隙数的基础上引入链路的使用顺序与数据流向的相关性,提出了分布式TDMA调度算法,利用反向平衡聚合树的生成过程分配时隙,通过控制链路染色顺序分布式优化延时与避免冲突。仿真结果验证了算法在端到端延迟和通信开销上的性能提升。     

基于多QoS约束的数据网格任务调度算法研究

针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA).该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度.在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善.仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高.