任务分配是高性能计算领域中的一个广泛研究的经典问题,然而,传感器网络资源严重受限,现有的算法不能直接应用.提出一种基于遗传算法的嵌套优化技术,在多跳聚簇网络中进行能源高效的任务分配.一般化的优化目标既可以满足应用的实时性要...任务分配是高性能计算领域中的一个广泛研究的经典问题,然而,传感器网络资源严重受限,现有的算法不能直接应用.提出一种基于遗传算法的嵌套优化技术,在多跳聚簇网络中进行能源高效的任务分配.一般化的优化目标既可以满足应用的实时性要求,也可以实现能源的高效性.优化解通过结合基于遗传算法的任务映射、路由路径分配、任务调度以及动态电压调制(dynamic voltage scaling,简称DVS)这几个过程而获得.随机产生任务图模拟实验,结果表明,嵌套优化技术与随机优化技术相比,具有较好的实时性和能源高效性.展开更多
基金Supported by the Key Program of the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60533110(国家自然科学基金重点项目)the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473075(国家自然科学基金)+3 种基金the National Grand Fundamental Research973Program of China under Grant No.2006CB303000(国家重点基础研究发展计划(973))the Key Program of the Natural Science Foundation of Heilongjiang Province of China under Grant No.ZJG03-05(黑龙江省自然科学基金重点项目)the Program for New Century Excellent Talents in University of China under Grant No.NCET-05-0333(新世纪优秀人才支持计划)the Heilongjiang Province Scientific and Technological Special Fund for Young Scholars of China under Grant No.QC06C033(黑龙江省青年科技专项资金)
文摘任务分配是高性能计算领域中的一个广泛研究的经典问题,然而,传感器网络资源严重受限,现有的算法不能直接应用.提出一种基于遗传算法的嵌套优化技术,在多跳聚簇网络中进行能源高效的任务分配.一般化的优化目标既可以满足应用的实时性要求,也可以实现能源的高效性.优化解通过结合基于遗传算法的任务映射、路由路径分配、任务调度以及动态电压调制(dynamic voltage scaling,简称DVS)这几个过程而获得.随机产生任务图模拟实验,结果表明,嵌套优化技术与随机优化技术相比,具有较好的实时性和能源高效性.
