基于运动预测和切换的移动计算卸载研究

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随着以智能手机和平板电脑为主的移动终端的发展,移动终端被赋予越来越多的功能,但是在移动终端上的CPU、内存、带宽和电池容量等资源限制了移动终端的能力。随着云计算技术,虚拟化技术和WI-FI技术的发展,使得利用WI-FI和3G/4G网络将移动终端上的部分任务卸载到服务器中执行成为了可能。移动云计算中的计算卸载就是将移动终端中的一些容易分割,计算密集型的程序通过WI-FI或者3G网络等卸载到附近可用的服务器中去执行,来到达提升程序性能和减少移动终端能耗的一种技术。现有的计算卸载算法主要有两个缺点。(1)没有考虑资源代理(source surrogate)的计算能力,这样会导致一些资源代理被分配过多的任务,而产生大量的切换开销;(2)在卸载时没有考虑初始卸载对切换的影响,从而当资源代理需要迁移时可能没有合适的目的资源代理,从而大大降低了程序执行的性能。本文针对第一个缺点,通过使用信号衰减模型和信标对预测资源代理的计算能力进行预测。这样就可以减少资源代理过载的情况,从而减少切换开销;针对第二个缺点,提出了基于预测和切换的卸载算法,该算法将通信量和计算量大的任务优先卸载到通信能力强,通信链路多的的资源代理上,这样当该资源代理需要切换时有更多合适的资源代理可供切换,从而减少开销,提升程序执行时的性能。依据上面的分析,提出了对资源预测方法和基于预测和切换的卸载算法。通过使用matlab进行仿真,首先验证了当对资源代理进行预测后能减少12%左右的开销;然后验证当资源代理数目变化或者子任务数目变化时,相比其它有预测的卸载算法,基于预测和切换的卸载算法能减少8%左右的开销。
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