基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制

针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题，提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发（CS-TD）机制。首先提出了感知任务整体成本模型，该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数；然后基于成本模型，分析感知节点的日常移动轨迹，结合压缩感知数据采集技术，提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法；其次通过区域全覆盖最少节点（RCLN）算法，选出最佳节点集合，对节点进行任务分配，利用压缩感知技术恢复节点数据；最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定，保证任务方案的最优性。对CS-TD分发模型进行多次实验验证，与已有的CrowdTasker算法相比，CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD模型能有效降低感知节点的消耗，能在全覆盖感知任务中降低整体感知成本。     

BitTorrent下基于活跃度的传输节点选择算法

近年来,对等网络（peer to peer,P2P）因其高效的分片和分发等机制,已成为大数据高效分发的关键支撑技术。针对P2P文件分发系统BitTorrent中Tracker服务器端节点选择算法没有考虑节点活跃度的问题,提出了一种基于活跃度的Tracker服务器端节点选择算法。该算法选择出活跃度高的节点来建立一个更高效的分发网络,使之更能符合请求节点的需求,帮助请求节点更加高效地完成下载任务。实验结果表明,改进后的节点选择算法可以缩短文件的下载时间,提高网络的分发效率,提升系统的性能。     

基于禁忌搜索的时空众包任务分配算法

为了在时空众包任务分配过程中减少移动成本、缩短任务完成时间,本文将时空众包和路径规划问题结合起来,提出了一种基于自适应阈值的禁忌搜索算法,该算法通过在线学习的方式,进行路径规划设计,计算出每个任务合理的预估等待时间,匹配区域内的众包任务,并在最短的时间内完成任务。通过实验对比,本文所提算法在任务耗费时间上平均比Adaptive RT算法降低13%,比ASPT算法降低23.3%。在移动成本上比Adaptive RT算法降低了6.99%,比ASPT算法降低了25.9%。     

移动微云任务迁移与调度

为了解决移动微云中时间期限约束下的任务能效调度问题,提出一种基于自适应概率的分布式任务调度算法。算法分为两个阶段:资源发现阶段和自适应概率调度阶段。第一阶段主要通过修正的QoS OLSR协议,使发送任务执行请求的源节点周期性地收集邻近处理节点的资源信息;第二阶段主要根据源节点的任务到达率,以概率计算方式选择最优的处理节点执行任务,在满足时间约束的同时,达到最优的能效。经过大量仿真场景的验证,结果表明该算法在维持较高的任务完成率的同时,还可以降低任务完成的平均能耗。     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。     

基于节点综合重要度排序的服务功能链部署优化方法

为满足5G网络环境下高可靠性、低时延的要求，同时降低网络带宽资源消耗，面向流量与可靠性优化提出一种基于节点综合重要度排序的服务功能链（SFC）部署方法。首先，基于流量改变率聚合虚拟网络功能（VNF），从而减少部署的物理节点，提高链路可靠性；其次，通过节点的度、可靠性、综合时延与链路跳数定义节点综合重要度，并依据该重要度对物理节点排序；然后，将VNF依次映射到底层物理节点上，同时通过约束链路条数以减少“乒乓效应”并优化流量；最后，通过k-最短路径算法映射虚拟链路，从而完成整个SFC的部署。相较于原有聚合方法，所提方法的SFC平均可靠性提升2%,SFC端到端平均时延降低22%，平均带宽开销降低29%，长期平均收益开销比提高16%。实验结果表明，所提方法能有效提高链路的可靠性，降低端到端的时延与带宽资源消耗，起到了良好的优化效果。     

基于动态预测和任务流整形的网格调度算法

针对网格环境下计算节点的自治性、异构性、分布性等特征,提出一种基于任务响应时间的动态修正预测和任务流整形的网格调度算法,该调度方法依据历史数据和最近访问过计算节点的任务请求提交时间、任务完成时间、网络通信延迟等信息,预测计算节点的将来任务响应时间,将任务提交给预测的轻负载或性能较优的计算节点完成。通过使用动态修正算法和任务流整形算法降低预测误差,提高资源利用率。实验结果表明,该方法在任务响应时间、任务的吞吐率等方面优于随机调度等传统算法,具有较好的综合性能。     

TRABPT:一种移动P2P网络可信路由选择算法*

针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论（PT）提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT（trusted mobile P2P network routing algorithm based on prospect theory）。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。理论分析和仿真实验表明,本算法与DSR和Flooding算法相比在任务完成效率、平均查找时间及抵制恶意节点等方面有一定程度的改     

基于蜂窝结构的改进混合无线传感器网络覆盖优化算法

基于蜂窝结构的混合无线传感器网络（HWSN）覆盖优化算法HWSNBCS存在移动节点平均移动距离较大的问题,为此,提出一种改进的HWSN覆盖优化算法IHWSNBCS。寻找移动传感器节点初始位置与通过HWSNBCS算法得出的候选目标位置之间的最优匹配,将移动节点移动距离之和最小化问题转化为二分图最优匹配问题,利用带权二分图匹配算法KM寻找该匹配问题的最优解,从而得到移动节点最终的目标位置,并实现对HWSNBCS算法移动节点平均移动距离的进一步优化。实验结果表明,IHWSNBCS算法在取得与HWSNBCS算法相同网络覆盖率的前提下,移动节点的平均移动距离减少幅度达到38.87%～43.28%,单个移动节点的最大移动距离减少幅度达到22.65%～66.58%,降低了系统因重新部署移动传感器节点所产生的能耗以及单个传感器节点因能量耗尽而失效的概率,从而延长了网络生命周期,同时,IHWSNBCS的ΔCov-Dist性能指标为HWSNBCS算法的1.64～1.76倍,表明移动节点移动相同距离时IHWSNBCS算法的网络覆盖率提升更大。     

面向并发业务的卫星网络服务功能链优化算法

在空间信息网络中,卫星硬件在线升级难度大且并发业务数量多,导致现有服务功能链（SFC）映射算法的服务请求接收率降低且资源开销过大。利用流量缩放因子与虚拟网络功能间的依附关系构建SFC,以最小化处理请求时延与总资源消耗为目标,提出一种空间信息网络SFC映射算法。通过调整预测函数的权值来控制搜索范围,从而获得全局最优的快速映射方案,有效解决节点随机失效问题。仿真结果表明,与OMD算法相比,该算法在较高的并发服务请求下可使处理请求时延和总资源消耗平均降低19%和6%。     

Energy efficient and robust allocation of interdependent tasks on mobile ad hoc computational grid

A mobile ad hoc computational grid is a distributed computing infrastructure that allows mobile nodes to share computing resources in a mobile ad hoc environment. Compared to traditional distributed systems such as grids and clouds, resource allocation in mobile ad hoc computational grids is not straightforward because of node mobility, limited battery power and an infrastructure‐less network environment. The existing schemes are either based on a decentralized architecture that results in poor allocation decisions or assume independent tasks. This paper presents a scheme that allocates interdependent tasks and aims to reduce task completion time and the amount of energy consumed in transmission of data. This scheme comprises two key algorithms: resource selection and resource allocation. The resource selection algorithm is designed to select nodes that remain connected for a longer period, whereas the resource assignment or allocation algorithm is developed to allocate interdependent tasks to the nodes that are accessible at the minimum transmission power. The scheme is based on a hybrid architecture that results in effective allocation decisions, reduces the communication cost associated with the exchange of control information, and distributes the processing burden among the nodes. The paper also investigates the relationship between the data transfer time and transmission energy consumption and presents a power‐based routing protocol to reduce data transfer costs and transmission energy consumption. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于节点集计算能力差异的Hadoop自适应任务调度算法

针对异构集群任务推测式执行算法存在的任务进度比例固定、落后任务被动选取等问题,提出基于快慢节点集计算能力差异的自适应任务调度算法。该算法量化节点集计算能力差异实现分集调度,并通过节点与任务速率的动态反馈及时更新快慢节点集,提高节点集资源利用率与任务并行度。在两节点集中,利用动态调整任务进度比例判别落后任务,主动选择采用替代执行方式为落后任务执行备份任务的快节点,从而提升任务执行效率。与最长近似结束时间(LATE)算法的实验对比结果表明,该算法在短作业集、混合型作业集、出现节点性能下降的混合型作业集执行时间上比LATE算法分别缩短了5.21%、20.51%、23.86%,启用的备份任务数比LATE算法明显减少。所提算法可使任务主动适应节点差异,在减少备份任务的同时有效提高作业整体执行效率。     

面向依赖关系约束的移动群智感知任务协作

现有移动群智感知中,大多研究将每个任务作为独立个体进行处理,对任务间约束关系缺乏研究,为此,提出了基于感知质量优先级的在线任务协作方法（online task collaboration method based on sensing quality priority,TCSP）。该方法首先使用贪婪算法计算感知质量优先级,对全部任务进行筛选以保证任务完成率;然后将选出任务中存在时间先后或执行逻辑前后关系的多个子任务构建为任务协作图,并将其协作过程建模为有约束的马尔可夫决策过程,通过强化学习算法求出最优协作策略。实验结果表明,与现有基线方法相比,所提出的任务协作方法能够减少依赖任务的平均完成时间,有效降低平台的平均感知成本。     

基于最优信标节点的无线传感器网络质心定位算法

针对无线传感器网络(WSN)质心定位(CL)算法精度不高的问题,提出了一种基于最优信标节点的质心定位(OBCL)算法.OBCL算法采用了4个移动信标节点,首先,对移动信标节点的路径进行规划;然后,未知节点根据集合偏移度(SDD)从候选信标节点集合中选出最优信标节点来进行位置估计;其次,为了解决信标节点不足导致无法定位的问题,引入角色转变机制,未知节点在完成定位之后成为准信标节点来进行辅助定位;最后,为了保证网络中所有节点能够完成定位,在完成初次定位之后,需要进行重定位过程.仿真实验结果表明,与CL、基于加权的质心定位(WCL)、利用接收信号强度加权的质心定位(RR-WCL)这3种算法相比,OBCL算法的平均定位误差分别降低了67.7%、39.2%、24.4%.由于OBCL算法只需要4个移动信标节点就能达到较好的定位效果,因此适合应用于对网络成本低、定位精度要求高的场景.     

无线传感器网络中基于节点对链路质量的任务分配

为了提高无线传感器网络中的资源使用效率,提出了一种新颖的算法,即基于节点之间的链路质量将任务分配给一对协同工作的传感器节点。具体来说,算法基于两个相邻节点之间的链接质量来获得这两个节点组成的节点对的能力等级,然后为每个节点对分配一个任务等级(如通过计算强度衡量)可以与此节点对的能力等级相匹配的任务,以便每个节点对可以协同高效地执行每个任务。考虑到一个节点可能会与多个节点组成不同节点对,而这些节点对被分配到的任务可能出现冗余(具有相同任务等级的任务),所以需要调整这些任务以避免执行冗余任务。仿真结果表明,该算法不仅可以提高任务分配效率,而且可以平衡网络能耗。     

异构资源环境下Hadoop节点能力自适应调度算法

为了解决当前Hadoop集群在异构资源环境下固有的调度分配方法的不足,提出了一种基于节点能力的自适应调度算法NCAS（node capacity adaptive scheduling）。首先,NCAS算法根据节点性能、任务特征计算得到调度因子;然后,由调度因子确定各节点应分得的数据量与任务槽数;最后,将数据和任务多分给快节点同时少分给慢节点。实验结果表明,与传统的调度算法相比,NCAS算法大幅度减少了备份任务的启动数量,明显减少了作业完成时间,提升了任务执行效率。     

遥感影像并行处理中基于优先级的任务分配策略

对集群环境下大规模遥感影像并行计算中任务分配效率低、负载不均衡的问题进行分析讨论,在此基础上建立多机任务分配模型,提出一种基于计算节点优先级的任务分配算法。该算法综合考虑计算节点的负载和性能,在任务分配时实时地收集各个节点的信息,计算出各个计算节点的优先级,按照优先级的高低分配任务,保证在满足集群间负载均衡的前提下能合理地将任务分配到计算节点。实验结果表明,该算法能快速实时地进行任务分配,任务的分布更加合理和均匀,并且当任务个数增多时,算法的执行效率要比轮转调度算法高出约2倍。     

异构系统中一种基于可用性的抢占式任务调度算法*

针对大多数现有的异构系统调度算法没有考虑由多类任务特别是抢占式任务所引起的可用性需求的不足,在现有基于可用性的非抢占式任务调度算法的基础上,通过计算任务的平均等待时间来确定优先级等级,对异构系统中多类抢占式任务的可用性约束的调度问题进行了探索,提出了一种基于可用性的抢占式优先调度算法P-SSAC。该算法在不增加硬件代价的前提条件下通过调度增加了系统的可用性,缩短了任务的平均等待时间,同时该算法可对抢占式的任务进行有效调度。仿真实验结果表明,该算法有效实现了异构系统可用性和任务等待时间之间的折中。