【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無線通信網絡，尤其涉及基于車輛合作集群的任務列表調度方法。
技術介紹
1、隨著智能交通系統的快速發展，車聯網正在逐漸成熟，道路上空閑車輛可以組成一個車輛合作集群，許多任務利用車輛合作集群的計算資源進行任務的調度，由于車輛對車輛網絡（v2v）的通信是直通通信，因此對具有依賴性的任務調度需要考慮車聯網通信的鏈路占用情況。
2、然而，目前車聯網中許多的研究并沒有考慮通信占用的情況，因此本文提出了基于車輛合作集群的任務列表調度方法。首先，設計了車輛的任務模型和車聯網通信模型，考慮了v2v通信的鏈路占用情況。然后，設計了預測每個任務的計算優先級，按優先級值選擇執行的任務和車輛計算設備，再選擇最優的路徑傳輸任務的數據。
技術實現思路
1、為解決上述問題，本專利技術公開了基于車輛合作集群的任務列表調度方法，車輛合作集群場景下完成依賴性任務的調度算法，考慮了v2v通信鏈路占用的情況，提高了在異構計算系統中的性能，在完成時間、加速度和效率等方面較于已提出算法更優。
2、為實現上述目的，本專利技術采用的技術方案為：基于車輛合作集群的任務調度方法，包括以下具體步驟：
3、步驟1、用戶向車輛合作集群請求調度需要執行的任務流；
4、步驟2、設計用戶的任務流模型，由有向無環圖表示，圖的節點為各個任務，圖的邊為兩個任務執行的依賴關系；
5、步驟3、設計車輛合作集群的通信環境模型，并給出任務在車輛的計算設備中的執行成本模型；
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7、步驟5、設計基于通信鏈路占用和預測優先級任務調度算法，計算任務優先級，確定任務的執行順序，將任務調度到車輛合作集群的計算設備執行。
8、進一步，所述步驟1中用戶向車輛合作集群請求調度需要執行的任務流是由具有依賴關系的多個任務組成，任務需要按照依賴關系在車輛合作集群中的各個車輛計算設備上執行。
9、進一步，所述步驟2中用戶的任務流模型是由具有依賴性的任務集合組成，表示為有向無環圖（directed?acyclic?graph，dag），g=(t,e,d)表示，其中t表示用戶請求的|t|個具有依賴關系的任務集合；e是前繼任務與后繼任務的邊的集合，代表任務之間的依賴關系；d是前繼任務與后繼任務的傳輸數據大小集合，?，任務i是任務j的前繼任務，表示任務i執行后需要傳輸給任務j的數據大小。
10、進一步，所述步驟3中設計的車輛合作集群的通信環境模型如下：定義無向圖表示異構車輛通信環境，是車輛計算設備集合，其中k為車輛合作集群中車輛數量；是通信鏈路集合，其中q為車輛之間通信鏈路的數量，是通信鏈路的傳輸速度集合；其中表示通信鏈路上的傳輸速度；前繼任務在源車輛計算設備執行完成后，選擇一條通信鏈路將后繼任務所需要的數據傳輸到目標車輛計算設備執行。
11、進一步，所述步驟3中假設需要將數據從任務傳輸任務，是處理任務的源車輛計算設備，是處理任務的目標車輛計算設備，代表源車輛計算設備和目標車輛計算設備之間個通信路線的集合，每條路線通過多個車輛計算設備，由多個不同傳輸速率的通信鏈路組成，由深度優先搜索算法或廣度優先搜索算法進行搜索；定義為源車輛計算設備和目標車輛計算設備的平均通信速度；
12、，其中代表路徑的通信速度；由于車輛采用直通通信方案的消息轉發，從源車輛計算設備和目標車輛計算設備的通信速度由鏈路的最小速度決定，因此得出路徑的通信速度為：
13、；其中表示通信鏈路上的傳輸速度，定義源車輛計算設備與其他車輛計算設備的平均通信速度為：
14、，其中表示車輛合作集群中可用車輛計算設備的數量。
15、進一步，所述步驟3中任務在車輛的計算設備中的執行成本模型包括四個部分：第一部分是任務的數據大小，任務i的數據定義為；第二部分是每個車輛配備的計算設備，假設每個車里僅配備一個計算設備，定義車輛計算設備集合，設備的計算能力由集合表示，表示車輛計算設備k的計算能力；第三部分是定義是任務在車輛計算設備上的計算時間，由下式得出：；任務的平均執行時間定義如下：，第四部分是任務在車輛計算設備處的估計通信時間，即前繼任務到后繼任務的傳輸數據大小與車輛計算設備的平均傳輸速率的比值，由下式計算得出：，其中表示車輛計算設備的平均傳輸速率，表示前繼任務到后繼任務的傳輸數據量。
16、進一步，所述步驟4中由于任務的最早開始時間取決于任務開始傳輸時間；而任務傳輸時間受到實際鏈路完成時間lft的限制；因此需要提前獲得鏈路開始時間lst；通過上述分析，需要得到實際鏈路完成時間lft的值，定義鏈路開始時間為lst，lst的定義如下式所示：
17、；其中表示傳輸數據量從源車輛計算設備到目標車輛計算設備在通信路徑z上鏈路x的開始時間，表示路徑z上的鏈路x可用時間，表示任務在源車輛計算設備處的實際結束時間；路徑z上的第一條鏈路的開始時間應當在鏈路可用時間和前繼任務的完成時間中取最大值，后面的鏈路開始時間為前一條路徑的開始時間；類似地得到lft的值如下所示：
18、，其中表示傳輸數據量從源車輛計算設備到目標車輛計算設備在通信路徑z上鏈路x的結束時間；每個任務在不同的車輛計算設備上具
19、有不同的通信時間，任務的開始時間由車輛計算設備的可用時間和傳輸鏈路的可用時間決定；起始任務的開始時間為0，其他任務的開始時間由下式得出，
20、；其中是任務的前繼任務集合，是執行前繼任務的車輛計算設備，是目標車輛計算設備的最早可用時間，示傳輸數據量從表源車輛計算設備到目標車輛計算設備在通信路徑z上最后一條鏈路的結束時間，上式表明est和lft密切相關；當車輛設備要發送任務數據時，它可能不會立即傳輸。由于要傳輸的通信鏈路可能被其他消息占用，直到空閑為止。由此可以得到任務i的結束時間；其中表示任務在目標車輛計算設備的預估開始時間，表示任務在目標車輛計算設備的執行時間；最后，定義makespan為任務流的完成時間，makespan由結束任務的完成時間決定，問題的目標函數為最小化完成時間，由下式定義：
21、，其中表示結束任務在目標車輛計算設備處的完成時間。
22、進一步，在步驟5中其中基于通信鏈路占用和預測優先級任務調度算法為ppts_cc算法，是利用可預測性的概念確定任務優先級階段和車輛計算設備選擇階段，首先基于預測成本矩陣計算每個任務的優先級，然后，選擇通信鏈路未被占用車輛執行任務，為任務在所有可用車輛中選擇完成時間最小的車輛計算設備；定義pcm為一個矩陣，其中每個元素表示任務在各個車輛計算設備上優先級的最大值；每個任務通過給定的車輛任務流模型從結束任務到起始任務遍歷來遞歸計算的；通過以下等式遞歸地確定：，其中表示的后繼任務，表示任務與任務在車輛計算設備上的平均傳輸時間。
23、進一步，任務調度的第一階段是對任務進行優先級排序，首先，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：包括以下具體步驟：
2.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟1中用戶向車輛合作集群請求調度需要執行的任務流是由具有依賴關系的多個任務組成，任務需要按照依賴關系在車輛合作集群中的各個車輛計算設備上執行。
3.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟2中用戶的任務流模型是由具有依賴性的任務集合組成，定義為有向無環圖G=(T,E,D)表示，其中T表示用戶請求的|T|個具有依賴關系的任務集合；E是前繼任務與后繼任務的邊的集合，代表任務之間的依賴關系；D是前繼任務與后繼任務的傳輸數據大小集合，，任務i是任務j的前繼任務，表示任務i執行后需要傳輸給任務j的數據大小。
4.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟3中設計的車輛合作集群的通信環境模型如下：定義無向圖表示異構車輛通信環境，是車輛計算設備集合，其中k為車輛合作集群中車輛數量；是通信鏈路集合，其中q為車輛之間通信鏈路的數量，是通信鏈路的傳
5.根據權利要求4所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟3中假設需要將數據從任務傳輸任務，是處理任務的源車輛計算設備，是處理任務的目標車輛計算設備，代表源車輛計算設備和目標車輛計算設備之間個通信路線的集合，每條路線通過多個車輛計算設備，由多個不同傳輸速率的通信鏈路組成，由深度優先搜索算法或廣度優先搜索算法進行搜索；定義為源車輛計算設備和目標車輛計算設備的平均通信速度；
6.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟3中任務在車輛的計算設備中的執行成本模型包括四個部分：第一部分是任務的數據大小，任務i的數據定義為；第二部分是每個車輛配備的計算設備，假設每個車里僅配備一個計算設備，定義車輛計算設備集合，設備的計算能力由集合表示，表示車輛計算設備k的計算能力；第三部分是定義是任務在車輛計算設備上的計算時間，由下式得出：；任務的平均執行時間定義如下：，第四部分是任務在車輛計算設備處的估計通信時間，即前繼任務到后繼任務的傳輸數據大小與車輛計算設備的平均傳輸速率的比值，由下式計算得出：，其中表示車輛計算設備的平均傳輸速率，表示前繼任務到后繼任務的傳輸數據量。
7.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟4中由于任務的最早開始時間取決于任務開始傳輸時間；而任務傳輸時間受到實際鏈路完成時間LFT的限制；因此需要提前獲得鏈路開始時間LST；得到實際鏈路完成時間LFT的值，定義鏈路開始時間為LST，LST的定義如下式所示：
8.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：在步驟5中基于通信鏈路占用和預測優先級任務調度算法為PPTS_CC算法，是利用可預測性的概念確定任務優先級階段和車輛計算設備選擇階段，首先基于預測成本矩陣計算每個任務的優先級，然后，選擇通信鏈路未被占用車輛執行任務，為任務在所有可用車輛中選擇完成時間最小的車輛計算設備；定義PCM為一個矩陣，其中每個元素表示任務在各個車輛計算設備上優先級的最大值；每個任務通過給定的車輛任務流模型從結束任務到起始任務遍歷來遞歸計算的；通過以下等式遞歸地確定：，其中表示的后繼任務，表示任務與任務在車輛計算設備上的平均傳輸時間。
9.根據權利要求8所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：任務調度的第一階段是對任務進行優先級排序，首先，計算每個任務的優先級值，用表示，表示任務平均PCM值，由下式得出：。
10.根據權利要求8所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：步驟5中在車輛計算設備選擇階段，首先，計算到達的車輛計算設備上每個任務的向前預測值；然后，選擇最小的車輛計算設備執行任務，并把源車輛計算設備和目標車輛計算設備之間的一條路徑標記為占用，直到任務數據傳輸完成；此階段的目標是保證當前任務的后繼任務能夠在不增加算法復雜度的情況下提前完成；向前預測值的計算方式如下：。
...【技術特征摘要】
1.基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：包括以下具體步驟：
2.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟1中用戶向車輛合作集群請求調度需要執行的任務流是由具有依賴關系的多個任務組成，任務需要按照依賴關系在車輛合作集群中的各個車輛計算設備上執行。
3.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟2中用戶的任務流模型是由具有依賴性的任務集合組成，定義為有向無環圖g=(t,e,d)表示，其中t表示用戶請求的|t|個具有依賴關系的任務集合；e是前繼任務與后繼任務的邊的集合，代表任務之間的依賴關系；d是前繼任務與后繼任務的傳輸數據大小集合，，任務i是任務j的前繼任務，表示任務i執行后需要傳輸給任務j的數據大小。
4.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟3中設計的車輛合作集群的通信環境模型如下：定義無向圖表示異構車輛通信環境，是車輛計算設備集合，其中k為車輛合作集群中車輛數量；是通信鏈路集合，其中q為車輛之間通信鏈路的數量，是通信鏈路的傳輸速度集合；其中表示通信鏈路上的傳輸速度；前繼任務在源車輛計算設備執行完成后，選擇一條通信鏈路將后繼任務所需要的數據傳輸到目標車輛計算設備執行。
5.根據權利要求4所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟3中假設需要將數據從任務傳輸任務，是處理任務的源車輛計算設備，是處理任務的目標車輛計算設備，代表源車輛計算設備和目標車輛計算設備之間個通信路線的集合，每條路線通過多個車輛計算設備，由多個不同傳輸速率的通信鏈路組成，由深度優先搜索算法或廣度優先搜索算法進行搜索；定義為源車輛計算設備和目標車輛計算設備的平均通信速度；
6.根據權利要求1所述的基于車輛合作集群的任務列表調度方法，其特征在于：所述步驟3中任務在車輛的計算設備中的執行成本模型包括四個部分：第一部分是任務的數據大小，任務i的數據定義為；第二部分是每個車輛配備的計算設備，假設每個車里僅配備一個計算設備，定義車輛計算設備集合，設備的計算能力由...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魯蔚鋒，印文徐，徐佳，高輝，徐力杰，劉婷婷，李德強，蔣凌云，
申請(專利權)人：南京郵電大學，
類型：發明
國別省市：
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