动态规划的多跳网络在线调度算法研究与与分析(附件)【字数：11944】
摘 要随着车联网、云计算及SDN等诸多新型网络技术的不断兴起，为了在多跳网络中及时传输海量的实时数据，有效的在线控制策略和节点调度算法已成为下一代通信系统的主要特征和挑战。当今社会，现有的节点调度算法都是从网络覆盖的角度来考虑计算的。然而，按照这种情况计算的话，会引起节点的状态发生改变，影响到其他的方面。合理利用动态规划算法，进而来优化改善现有的调度算法，来达到优化系统的传输是现在人们都会考虑到的方面。传统的调度算法一般有静态调度和动态调度，但是传统的调度方法存在这一些不足，比如不能及时反应问题，没有一定的任务优先级，不能够合理的分配一个系统中的资源，在此基础上研究学者不断的改进，比如动态逼近法（SBFA）算法，拉格朗日乘子法（QP）算法等等，这些算法比如像SBFA算法能够合理分配资源，QP算法能够在环境资源比较少的情况下还能够做出比较好的调度，相对于传统的动态静态调度算法，在优化资源利用，节点处理能理上面有提高。本文主要阐述了动态规划算法与任务调度算法，并且研究了将动态规划与现有的调度算法相结合，最终目的是希望能够使得在多跳网络中的调度算法得到一个最优化的调节，能够保证各类服务之间的公平性，动态适应网络链路变化，提高系统吞吐量和网络信道利用率，实现服务质量的平滑过渡和降低系统复杂度，以达到在资源相对较少的环境下，优化资源的利用，提高节点处理任务的能力，从而使系统的性能得到提高，达到提高节点任务调度的应用性能的目的。利用MATLAB仿真软件来进行算法性能的测试，测试QP算法的性能相比较于一般的算法具有那些优势或者不足之处。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究现状 2
1.2.1动态规划 2
1.2.2在线调度算法 3
1.3研究内容 4
第二章 调度算法 6
2.1独立型任务调度算法 6
2.2构建模型 6
2.2.1收集数据任务模型 6
2.2.2独立型任务调度算法 6
2.3仿真分析 7
2.3.1仿真 7
2.3.2算法性能分析 9
2.5本章小结 10
第三章 动态规划 11
3. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
1最优性原理 11
3.2离散系统的动态规划 12
3.3多优先级列表动态规划 13
3.3.1相关概念 13
3.3.2任务优先权系数 13
3.4本章小结 13
第四章 基于动态规划调度 15
4.1动态规划与任务调度相结合 15
4.2规划调度 15
4.3本章小结 16
第五章 总结与展望 18
5.1总结 18
5.2展望 18
致 谢 19
参考文献 20
第一章 绪论
1.1研究背景
随着社会通信技术的发展与进步,我国在传感器和计算技术方面有了突飞猛进的发展,当世界各国出现计算能力、感知能力的微型传感器,表明通信技术的发展已逐步全球化。我们所说的这个传感器网络可以感知和采集网络内的环境信息,还能实时的监测对方的信息,然后经过分析有效的传送到需求客户手中。这种网络的优势就在于他能在任何环境、任何地点、任何时间来获取大量的可靠信息。所以,其通常被应用于国家安全、国防军事以及交通、卫生和家庭等多个领域。伴随着网络处理器的飞速发展,能够利用很少的成本产生大量的有效传感器节点,并且在某些特定区域内散播,从而形成无线传感器网络。随着这种技术的发展,使得管理和控制算法被急需,这同时也是对传感器网络发展的一个巨大的挑战,经过分析研究,大部分科学人员认为算法的核心就是传感器网络中的路由问题。
自人类进入 21 世纪以来，随着信息社会的飞速发展，无线传感器网络这个崭新的充满挑战的新技术领域应用而生。无线传感器网络中节点具有下面这些特点：信息汇聚，信息处理，信息传输，并且具有体积小、性能高、功耗低等特点，使得无线传感器网络被广泛应用到国防军事、环境监测、智能农业、智能交通等领域。
而无线网络并不和我们原先使用的有线网络相同，它是一种全新的网络组建方式。而无线网络也不用于有线网络，有线网络很大一部分程度上会受制于地形等诸多因素。无线网络可以适用于许多复杂的环境，收到环境，地形的制约相对来说比较小，而且无线网络架设起来比较简单快捷，经济方便，性价比相对来说比较高，而且一定程度上让我们拜托了网线的束缚，让我们能够更加方便的上网等，更加方便了人与人之间的沟通。[1]由此一来，你所在的地方如果有无线网络，被局域网所覆盖，那么对于现在网络发展的那么的迅速，那么可能你出门可以通过无线网络打车，买东西，由此可见无线网络在你平时生活的衣食住行中都能被应用的十分广泛，比如在医院，商场，工厂，学校等等。相信在不久的将来，无线网络将会以它自己的方便传输和灵活等特点在网络中占有一席之地，主导以后新的网络时代，例如，美国麻省理工学院的研究人员提出一个大胆的想法，在不久的将来可以在月球上、太空提供宽带连接实现资源共享。
而本文是通过对现有的动态规划算法与现有的在线调度算法的研究，使在多跳网络系统中节点与节点之间的信号传输达到最优化的一个研究与分析。
1.2研究现状
基于动态规划的多跳网络在线调度算法主要是通过动态规划算法的研究与现有的在线调度算法相研究去研究分析多跳网络。本文主要是对现有的动态规划算法与调度算法在多跳网络中的研究分析。
1.2.1动态规划
动态规划（Dynamic Programming,PM）的概念最早由Richard Bellman在20世纪40年代提出来的，动态规划的含义是用最优化的方式去解决最优选择问题，就是把一个复杂的问题通过划分，拆解的办法，拆解成数个简单的，容易解决的小问题，以此来解答，从而达到解决问题的目的，是一个十分经典的数学方法，是一种十分常见也十分常用的优化方法。
第一次提出并确定动态规划这个优化模型的是由国外的一个名叫Hall的学者在二十世纪五十年代所提出的，这个动态规划优化算法是被他们使用在水库问题上面的主要运用是求解水库调度规划的问题上。紧接着，还是在二十世纪五十年代，国外学者Gaessford等在依据上述的动态规划优化算法的理论基础上，通过加上对实际情况中的相应约束条件的考虑，对这个算法对此进行了一系列的优化与改善，并在之前所原有的理论基础上延伸拓展出了一种新的，与之前所不同的模型。1971年，Buteher在Little研究成果的基础上，分析最后的稳定策略，对于优化调度最稳定策略的制定有积极意义。在国内最早的研究是基于动态规划的方法建立的一个具有年调节性能水库的优化模型，它是1960年被吴沧浦提出的，1963年，谭维炎等利用DP方法在制定新安江水电站的优化运行调度计划上，而后又通过引入Markkov过程理论，建立长期优化调度模型，其效果显著。[2]
近年来，越来越多的学者开始研究如何优化改进算法，并且许多学者与研究人员也做出了大量的的研究成果。而在这些大量的研究成果中，可以大致分为两种，一种是：减少离散点数，就比如逐次逼近法（缩写DPSA）和离散微分动态规划（缩写DDDP）；另一种是利用某种特定的解析求解方式来解决问题，通过对问题的恰当合适的处理，来减少问题的多维化的问题，以此来达到改进计算速度与降低计算难度的目的，比如逐步优化算法（缩写POA）。1968年，国外学者LARSON提出了一种增量动态规划算法，紧接着在1971年，一名国外学者HEIDARI提出了名为离散微分动态规划的全新的方法，这个方法是通过在一般算法中引入迭代计算来实现的，最后的效果也是能够在你求解问题的时候达到某部分的最优的效果。在1975年，一个动态规划的最优原理的一个推论被国外学者HOWSON提出，逐步优化即POA算法。[3]它的基本的主旨是：首先把一个困难的问题分解成若干个简单的子问题，通过系统状态的每个子问题之间的连系以及子问题之间的逐级迭代求解结果，最后得出源问题的答案。这种改进算法具有的优点是计算速度比较快速并且占用的计算机的资源相对来说比较少。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究现状 2
1.2.1动态规划 2
1.2.2在线调度算法 3
1.3研究内容 4
第二章 调度算法 6
2.1独立型任务调度算法 6
2.2构建模型 6
2.2.1收集数据任务模型 6
2.2.2独立型任务调度算法 6
2.3仿真分析 7
2.3.1仿真 7
2.3.2算法性能分析 9
2.5本章小结 10
第三章 动态规划 11
3. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
1最优性原理 11
3.2离散系统的动态规划 12
3.3多优先级列表动态规划 13
3.3.1相关概念 13
3.3.2任务优先权系数 13
3.4本章小结 13
第四章 基于动态规划调度 15
4.1动态规划与任务调度相结合 15
4.2规划调度 15
4.3本章小结 16
第五章 总结与展望 18
5.1总结 18
5.2展望 18
致 谢 19
参考文献 20
第一章 绪论
1.1研究背景
随着社会通信技术的发展与进步,我国在传感器和计算技术方面有了突飞猛进的发展,当世界各国出现计算能力、感知能力的微型传感器,表明通信技术的发展已逐步全球化。我们所说的这个传感器网络可以感知和采集网络内的环境信息,还能实时的监测对方的信息,然后经过分析有效的传送到需求客户手中。这种网络的优势就在于他能在任何环境、任何地点、任何时间来获取大量的可靠信息。所以,其通常被应用于国家安全、国防军事以及交通、卫生和家庭等多个领域。伴随着网络处理器的飞速发展,能够利用很少的成本产生大量的有效传感器节点,并且在某些特定区域内散播,从而形成无线传感器网络。随着这种技术的发展,使得管理和控制算法被急需,这同时也是对传感器网络发展的一个巨大的挑战,经过分析研究,大部分科学人员认为算法的核心就是传感器网络中的路由问题。
自人类进入 21 世纪以来，随着信息社会的飞速发展，无线传感器网络这个崭新的充满挑战的新技术领域应用而生。无线传感器网络中节点具有下面这些特点：信息汇聚，信息处理，信息传输，并且具有体积小、性能高、功耗低等特点，使得无线传感器网络被广泛应用到国防军事、环境监测、智能农业、智能交通等领域。
而无线网络并不和我们原先使用的有线网络相同，它是一种全新的网络组建方式。而无线网络也不用于有线网络，有线网络很大一部分程度上会受制于地形等诸多因素。无线网络可以适用于许多复杂的环境，收到环境，地形的制约相对来说比较小，而且无线网络架设起来比较简单快捷，经济方便，性价比相对来说比较高，而且一定程度上让我们拜托了网线的束缚，让我们能够更加方便的上网等，更加方便了人与人之间的沟通。[1]由此一来，你所在的地方如果有无线网络，被局域网所覆盖，那么对于现在网络发展的那么的迅速，那么可能你出门可以通过无线网络打车，买东西，由此可见无线网络在你平时生活的衣食住行中都能被应用的十分广泛，比如在医院，商场，工厂，学校等等。相信在不久的将来，无线网络将会以它自己的方便传输和灵活等特点在网络中占有一席之地，主导以后新的网络时代，例如，美国麻省理工学院的研究人员提出一个大胆的想法，在不久的将来可以在月球上、太空提供宽带连接实现资源共享。
而本文是通过对现有的动态规划算法与现有的在线调度算法的研究，使在多跳网络系统中节点与节点之间的信号传输达到最优化的一个研究与分析。
1.2研究现状
基于动态规划的多跳网络在线调度算法主要是通过动态规划算法的研究与现有的在线调度算法相研究去研究分析多跳网络。本文主要是对现有的动态规划算法与调度算法在多跳网络中的研究分析。
1.2.1动态规划
动态规划（Dynamic Programming,PM）的概念最早由Richard Bellman在20世纪40年代提出来的，动态规划的含义是用最优化的方式去解决最优选择问题，就是把一个复杂的问题通过划分，拆解的办法，拆解成数个简单的，容易解决的小问题，以此来解答，从而达到解决问题的目的，是一个十分经典的数学方法，是一种十分常见也十分常用的优化方法。
第一次提出并确定动态规划这个优化模型的是由国外的一个名叫Hall的学者在二十世纪五十年代所提出的，这个动态规划优化算法是被他们使用在水库问题上面的主要运用是求解水库调度规划的问题上。紧接着，还是在二十世纪五十年代，国外学者Gaessford等在依据上述的动态规划优化算法的理论基础上，通过加上对实际情况中的相应约束条件的考虑，对这个算法对此进行了一系列的优化与改善，并在之前所原有的理论基础上延伸拓展出了一种新的，与之前所不同的模型。1971年，Buteher在Little研究成果的基础上，分析最后的稳定策略，对于优化调度最稳定策略的制定有积极意义。在国内最早的研究是基于动态规划的方法建立的一个具有年调节性能水库的优化模型，它是1960年被吴沧浦提出的，1963年，谭维炎等利用DP方法在制定新安江水电站的优化运行调度计划上，而后又通过引入Markkov过程理论，建立长期优化调度模型，其效果显著。[2]
近年来，越来越多的学者开始研究如何优化改进算法，并且许多学者与研究人员也做出了大量的的研究成果。而在这些大量的研究成果中，可以大致分为两种，一种是：减少离散点数，就比如逐次逼近法（缩写DPSA）和离散微分动态规划（缩写DDDP）；另一种是利用某种特定的解析求解方式来解决问题，通过对问题的恰当合适的处理，来减少问题的多维化的问题，以此来达到改进计算速度与降低计算难度的目的，比如逐步优化算法（缩写POA）。1968年，国外学者LARSON提出了一种增量动态规划算法，紧接着在1971年，一名国外学者HEIDARI提出了名为离散微分动态规划的全新的方法，这个方法是通过在一般算法中引入迭代计算来实现的，最后的效果也是能够在你求解问题的时候达到某部分的最优的效果。在1975年，一个动态规划的最优原理的一个推论被国外学者HOWSON提出，逐步优化即POA算法。[3]它的基本的主旨是：首先把一个困难的问题分解成若干个简单的子问题，通过系统状态的每个子问题之间的连系以及子问题之间的逐级迭代求解结果，最后得出源问题的答案。这种改进算法具有的优点是计算速度比较快速并且占用的计算机的资源相对来说比较少。
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