支持网格服务QoS保障的按需资源分配

随着网格技术的发展,包括服务级别协商和服务级别保证的服务质量保障越来越重要。服务质量保障与资源分配有密切的关系,而服务所面临的访问流量的大量不可预知的变化使之更加复杂。该文定义和分析了服务质量保障、资源分配和访问流量的关系并建立了数学模型,将该模型应用到按需资源分配框架中,该框架能有效地保证服务质量,应对复杂多变的网格应用环境。仿真和实验结果证明了模型和框架的实用性和有效性。     

多机器人网络中资源公平分配的研究

就如何实现多机器人网络中各独立任务资源的公平分配及其服务质量最优化提出了一种新方法。该方法通过对增益控制参数的模糊控制,增强了系统的鲁棒性,并尽可能快速平稳地实现各项独立任务所需资源的公平分配。     

适用于覆盖移动自组网的队列调度机制

为提高移动自组网(MANET)控制系统的稳定性,建立基于覆盖技术的MANET。考虑到不同业务类型的数据对时延、丢包率的服务质量(QoS)要求不同,基于服务权重指标,提出一种适用于覆盖移动自组网的公平队列调度机制。实验结果证明,该机制部署方便,可在一定程度上保证不同业务流的QoS要求。     

MANET中基于动态资源管理的QoS路由模型研究

由于时变链路和节点移动的无规则性导致了常规路由协议在MANET环境下无法正常工作,在MANET中确立QoS路由和保障QoS路由传输是促使该网络走向实用的关键。针对这一情况,在通用QoS框架和INSIGNIA结构基础上,提出了一种基于动态资源管理的QoS路由模型,该模型通过QoS路由建立模块和动态资源调整机制来实现MANET中路由的QoS保障。模拟结果显示该模型可以有效地支持MANET中满足QoS需求的多媒体信息传输。     

Optimized Resource Allocation for IoT-D2D Communication Using WSN

The need for a strong system to access radio resources demands a change in operating frequency in wireless networks as a part of Radio Resource Management (RRM). In the fifth-generation (5G) wireless networks, the capacity of the system is expected to be enhanced by Device-to-Device (D2D) communication. The cooperation and Resources Allocation (RA) in the development of Internet of Things (IoT) enabled 5G wireless networks are investigated in this paper. Developing radio RA methods for D2D communication while not affecting any Mobile Users’ (MU) communication is the main challenge of this research. Distinct performance goals such as practising equality in the rates of user data, increasing Network Throughput (NT), and reducing End-to-End Delay (EED) are achieved by RA. The study undertaken on optimising performance for various wireless networks is focused on in this research work. Proposing a polynomial-time Proportional Fair Resource Allocation Method (PFRAM), which considers the MU’s rate requirements, is the prime objective of this paper. Any Resource Allocation Method (RAM) can be used by the proposed method for MU, and the time and differing location channel conditions are the factors to be adapted with. Allotting more than one resource block is allowed by our PFRAM to a D2D pair. The automatic maintenance of battery-less IoT wireless devices’ energy level is done potentially using an Extensible Energy Management System (EEMS). Finally, the device’s Node Transmission Power (NTP) can be managed using an Energy-Saving Algorithm (ESA) designed in this work for Node Uplink Data Transmission (NUDT). The trade-off between the Packet Loss Rate (PLR) and NTP is balanced by the algorithm. The cost of NUDT’s average Energy Consumption (EC) is reduced by locating the optical NTP. In order to free much bandwidth for wireless information, NUDT conserves the harvested energy for minimising Radio Frequency (RF) Energy Transmission (ET). MATLAB simulations are used to assess the proposed EEMS. The IoT device’s NTP is managed using ESA designed for NUDT. The significant minimisation of channel hopping EED and the selection of the premium quality communication channel by the proposed framework are indications of the simulation results. 67.19% is the bandwidth to transmit DPs with the Bandwidth Allocation Algorithm (BAA), which is greater than the cases in its absence.     

面向优先级任务的移动边缘计算资源分配方法

目前移动边缘计算中的资源分配方法,多数按照任务请求计算卸载的时间顺序分配计算资源,未考虑实际应用中任务存在优先级的问题。针对此类情况下的计算需求,提出一种面向优先级任务的资源分配方法。根据任务平均处理价值赋予其相应的优先级,对不同优先级的任务进行计算资源加权分配,在保证高优先级任务获取充足计算资源的同时,减少完成所有任务计算的总时间及能耗,从而提高服务质量。仿真结果表明,与平均分配、按任务数据量分配和本地计算方法相比,该方法的计算时延分别降低83.76%、15.05%和99.42%,能耗分别降低84.78%、17.37%和87.69%。     

多线程处理器资源分配策略

处理器资源如何在多个线程之间进行分配和共享是直接影响多线程处理器性能的关键问题。该文总结4种分配模型,提出其实现机制,讨论资源分配平衡问题,指出可根据目标应用和流水线不同阶段的特点,在各流水线阶段综合采用不同分配模型和实现机制,实现处理器资源的合理分配。     

OFDMA 协同网络中基于QoS 保证的资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)协作通信系统,为了解决数据传输速率最大化并提供尽力而为业务与实时业务的服务质量(QoS)保证问题,提出新型资源分配算法.通过以总功率受限为约束条件,定义基于数据速率、时延和丢包率的效用函数,并以在协作传输中以最大化效用函数为目标进行中继选择和子载波分配.通过中继和用户上的子载波和功率分配方案的设计,从而最大化网络数据传输速率并最小化时延与丢包率,为多种业务提供服务质量保证.采用最优化理论与方法求解效用函数,得到了资源分配结果.仿真结果验证了算法收敛,并给出功率分配结果,以及网络吞吐量和时延性能指标情况,验证了算法的有效性.     

交通信号多相位智能优化控制方法

提出一种以乘客平均延误最小为评价指标的变相序交通信号多相位模糊智能优化控制方法。在相位的选择上同时考虑相位的车辆排队长度和乘客量,使得乘客量大的相位优先通行,体现了交通系统公交优先的思想。采用模糊控制方法获得绿灯增益时间。仿真实验分析表明,与传统模糊控制方法相比,该方法能更有效地减少乘客平均延误。     

一种MANET多播方法及其时延控制策略

文章提出了一种新的基于时延控制的MANET多播方法,不需要维护全局的路由信息,而采用按需路由发现策略,动态建立路由信息及维持多播组成员关系。给出了时延控制算法,算法有助于提高多播在移动环境中的鲁棒性。仿真实验显示在带宽较低的移动无线网环境中,时延控制可以提高传输可靠性和执行效率。     

应急资源布局与调度的模糊决策模型

研究系统参数为区间数的应急资源布局与调度问题。以应急准时开始可能度最大、资源布局调度费最小为目标,构建多目标模糊规划模型,并推广到多出救点联合救援的情况。基于区间数的一种排序准则,提出用分层序列法求解模型的方法。通过一个算例验证该模型的合理性及求解方法的有效性。     

无线Ad Hoc网络中QoS感知的跨层资源分配算法

在分析无线Ad Hoc网络资源分配模型的基础上,提出一种QoS感知的跨层资源分配算法CL-QARA (cross layer QoS aware resource allocation).其主要思想是,引入价格作为资源分配的度量指标,以QoS带宽需求为参数,将网络层的动态资源分配信息与MAC层CSMA/CA接入机制相结合,以改进MAC层的冲突退避算法.设计了改进的退避算法和呼叫接入控制算法,以实现MAC层与网络层的跨层技术.通过QoS感知的资源分配算法和跨层技术协同工作,为QoS服务提供了业务保障.仿真结果表明,CL-QARA算法具有良好的收敛性和稳定性.与其他算法相比,CL-QARA能够有效地提供QoS保证,提高了网络的效用和性能.     

数据中心的资源分配技术

针对数据中心的资源分配问题,论文讨论了数据中心虚拟化技术及资源分配的核心要求：数据中心性能保证、资源的动态分配、资源分配的公平性及收益最大化,分别针对这些方面讨论了几种资源分配算法,最后进行总结并对未来的研究发展趋势提出观点.     

基于模糊逻辑改进的MANET路由协议设计与仿真

现有的移动自组网(MANET)状态感知路由协议中,由于在路由过程中负载和能量两个状态会动态变化,所以很难用具体数值完整描述,从而造成路由选择质量的下降。为此引入模糊逻辑系统,提出了一种新的基于模糊逻辑改进的状态感知路由协议(FLISAR),通过解模糊给出结合负载和能量的综合路由指标,使整个网络中负载和能量能更均匀地分布。利用NS2软件对协议进行仿真,分析结果表明,本协议能较好地提高分组投递率和延长网络生存时间。     

一种基于模糊逻辑与状态感知的MANET路由协议

移动自组网络(MANET)是一种多跳无中心自组无线网络,其中,负载和能量是2个重要的路由优化指标。由于在路由过程中它们会动态变化,所以,很难用具体数值完整描述。为此,引入模糊集与模糊逻辑的思想,提出了一种基于模糊逻辑与状态感知的路由协议(FLSAR),给出结合负载和能量的综合路由指标,使整个网络中负载和能量能更均匀地分布。NS2仿真结果表明:本协议能较好地提高吞吐量和延长网络生存时间。     

资源分配算法的比较和研究

许多领域都涉及资源分配问题,怎样合理的把各种有限的经济资源分配给企业内各生产部门,使得本企业在相对较低的成本投入下得到较大利润是每一个企业所追求的目标。于是就产生了如何分配以使工程目标或生产目的达到最优的问题。本文针对这一类资源分配问题,阐述了用动态规划方法和多段图方法的求解思想,并通过实例比较了两种算法。     

An efficient resource allocation scheme for multimedia applications in MANET

A Mobile Adhoc Network (MANET) is collection of mobile nodes and communicates using wireless network without having any fixed infrastructure. This paper proposes an algorithm used to allocate the resources for multimedia applications using mobile agent technology in MANET. In addition to that, it allocates the resources for hand-off applications and new applications.     

区块链赋能物联网中联合资源分配与控制的智能计算迁移研究

大数据场景下,远程云服务器通常被部署用于数据处理与价值挖掘,但在面对时延敏感型或需要动态频繁交互的业务时,该种处理模式显得力不从心.作为对云计算模式的补充,雾计算因其可有效降低任务处理时延、能耗与带宽消耗而备受关注;同时,面向雾计算的计算迁移机制因其能有效缓解节点的处理负担并改善用户体验而成为领域研究焦点.在雾计算模式...     

无人机无线网络中基于队列稳定的无线与计算资源分配优化

无人机(UAV)无线网络中,UAV承载基站设备,可灵活提供无线通信服务,支持在高质量的无线信道状态下进行数据传输;另一方面,将边缘计算服务器部署到基站侧,计算资源更靠近用户,通过任务卸载,能够直接在基站侧进行计算处理,缓解无线网络的去程链路压力;但是,考虑到能耗受限问题,如何通过资源优化来降低网络能耗并保证用户到基站的数据传输和任务处理的稳定性依然是研究的难题;针对UAV无线网络中用户向UAV基站发送数据并卸载计算任务的场景,研究了在数据传输和任务处理稳定性约束下进行无线与计算资源优化的能耗最小化问题,构建数据队列与任务队列,采用李雅普诺夫优化理论对问题进行转化和分解,获得能耗与队列的折中关系,并通过仿真分析评估了所提解决方案的有效性。     

P2P中一种基于信誉的资源分配策略

节点的主动贡献对于P2P系统的成功运行,具有重要的作用。针对P2P中一些节点不愿意贡献资源等问题,提出一种基于信誉的资源分配策略,不同于以往的基于信誉的机制,文章是通过该策略主动选择合适的服务请求提供者,这种资源分配策略的收益是两方面的,首先把更多的资源进行共享,给更多的请求节点,其次最大化满足竞争节点。通过实验分析可知,贡献高的节点,节点的信誉和满意度都较高。