【摘 要】
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为保证电力工程建设的安全施工,监管部门利用基于可视化技术的工程管控系统实时在线监测工地现场,完成识别与管理流程。然而,可穿戴设备传回的监控视频导致业务数据量爆炸式增长,云计算不能快速提供服务响应,终端设备无法处理复杂的计算任务。若将边缘计算引入可视化管控系统能够有效解决这些问题。在实际应用中,多元的计算任务和边缘服务器的计算能力波动变化使边缘计算更加动态化。针对上述问题,本文研究了基于任务的边缘计
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为保证电力工程建设的安全施工,监管部门利用基于可视化技术的工程管控系统实时在线监测工地现场,完成识别与管理流程。然而,可穿戴设备传回的监控视频导致业务数据量爆炸式增长,云计算不能快速提供服务响应,终端设备无法处理复杂的计算任务。若将边缘计算引入可视化管控系统能够有效解决这些问题。在实际应用中,多元的计算任务和边缘服务器的计算能力波动变化使边缘计算更加动态化。针对上述问题,本文研究了基于任务的边缘计算调度策略,将其应用于可视化工程管控系统,以动态调整决策和分配方案。主要内容如下:根据管控系统的硬件组成和软件功能,本文开展了边缘计算的应用研究,通过对系统功能和边缘计算进行适应性分析,构建了管控系统与边缘计算的融合架构,形成本地、边缘侧和云中心协作处理模式。针对边缘计算中调度任务的动态问题,本文利用图像处理算法中的关键参数进行实验设计,统计了大量实验数据结果并分析其变化趋势。本文从不同任务量和边缘服务器的计算能力动态变化两方面进行探究,运用曲线拟合与函数拟合方法得到相应的拟合公式,进而分析拟合结果,为动态调度策略提供预测回归模型。由于实际应用存在不同类型的任务,本文研究基于任务的动态调度策略。通过系统应用模型的设计和效用函数的构建,本文提出了一个动态调整决策的调度算法（Scheduling Algorithm for Dynamic Adjustment Decision,SADAD）,其针对不同类任务进行阶段性决策调整,利用终端设备时延和能耗相对改善值的加权和来权衡系统效用。通过与静态算法进行对比,实验结果表明所提算法能够动态调整任务卸载决策和计算资源分配,在长期动态环境中实现系统效用的最大化。
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