基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法研究

冷令 吳偉斌 王琳

摘要：由于傳統(tǒng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法，對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)的計(jì)算不準(zhǔn)確，因此導(dǎo)致任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配精度低。針對(duì)這一問題，進(jìn)行基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法研究。通過提取任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征，計(jì)算任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)，利用物聯(lián)網(wǎng)建立任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配矩陣;尋找任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配最終執(zhí)行結(jié)果，從而完成任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的匹配方法非對(duì)稱匹配指數(shù)最高可達(dá)80.04，對(duì)照組僅為47.49，設(shè)計(jì)匹配方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載的非對(duì)稱匹配。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載;非對(duì)稱匹配方法

中圖分類號(hào)：TP393.07 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2020）07-0078-03

0 引言

考慮到任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配的復(fù)雜程度越來越高，必須在任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法中引進(jìn)更好的方法，使任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡完成非對(duì)稱匹配[1]。為減少由于任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配不精準(zhǔn)，所導(dǎo)致的時(shí)間延遲以及能耗增加問題。在通常情況下，可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在任務(wù)節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)域范圍內(nèi)會(huì)部署成千上萬的傳感器節(jié)點(diǎn)，甚至更多[2]。從而對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載進(jìn)行非對(duì)稱匹配，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲得具有更準(zhǔn)確的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配信息[3]。再根據(jù)線性擬合計(jì)算得出的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)，進(jìn)而提高任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配的精確度。因此，本文進(jìn)行基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法研究。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法

本文設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法具體流程，如圖1所示。

1.1 提取任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征

首先要明確在所有的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配過程中，每一個(gè)獨(dú)立的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載都能夠進(jìn)行非對(duì)稱匹配[4]。在傳統(tǒng)匹配方法中已知提取任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征是非對(duì)稱匹配任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載最有效的手段，因此本文通過對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征進(jìn)行分解，在相同任務(wù)節(jié)點(diǎn)中提取多個(gè)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征[5]。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的交換，對(duì)于任務(wù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載量進(jìn)行計(jì)算，得出任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征。設(shè)子節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)的負(fù)載量為，則的計(jì)算公式，如公式（1）所示。

在公式（1）中，指的是任務(wù)節(jié)點(diǎn)的平均帶寬;指的是任務(wù)子節(jié)點(diǎn)的平均帶寬。通過任務(wù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載量，得出任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征的具體情況，如表1所示。

通過表1可知，任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征與節(jié)點(diǎn)負(fù)載量以及子節(jié)點(diǎn)負(fù)載量均直接相關(guān)。

1.2 計(jì)算任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)

在提取任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配特征后，計(jì)算任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)。設(shè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)為，則的計(jì)算公式，如公式（2）所示。

在公式（2）中，指的是任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配邏輯分析特征;指的是對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配的評(píng)價(jià)信息。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)進(jìn)行非對(duì)稱匹配，從而建立任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配矩陣。任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配矩陣建立方法簡單，由任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)組成。設(shè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配矩陣為，在表1中選取i1、i2、i3和i4四個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)?？傻萌蝿?wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配矩陣。

1.3 完成任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配

可以將基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配過程看作，尋找任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配最終執(zhí)行結(jié)果的過程。利用服務(wù)器端得出任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配的中間結(jié)果。通過節(jié)點(diǎn)端接收全面的中間結(jié)果。再基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，完成對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的交換和通信，從而調(diào)節(jié)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載量。使節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)均滿足所有匹配屬性值，至此，基于物聯(lián)網(wǎng)完成對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載的非對(duì)稱匹配。

2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)比本文匹配方法與傳統(tǒng)匹配方法非對(duì)稱匹配指數(shù)之間的差異性。利用PentiumLy非對(duì)稱匹配軟件非對(duì)稱匹配單元，對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行非對(duì)稱匹配。在通過接收模塊，更新非對(duì)稱匹配狀態(tài)。采用siderent任務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集，siderent任務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集內(nèi)共包含任務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)總數(shù)為2000個(gè)。在siderent任務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集中選取1000個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，在PentiumLy非對(duì)稱匹配軟件中，將Eps設(shè)置在10.211;Meaperly=31.78。設(shè)置負(fù)載量自30MB起，以20MB為一個(gè)節(jié)點(diǎn)依次遞增，分別使用兩種匹配方法對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載進(jìn)行非對(duì)稱匹配，共采集8組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。設(shè)置傳統(tǒng)的匹配方法為實(shí)驗(yàn)對(duì)照組，根據(jù)上述測(cè)試環(huán)境參數(shù)和相關(guān)測(cè)試參數(shù)設(shè)定，得出兩種匹配方法對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配指數(shù)的差異結(jié)果。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與結(jié)論

根據(jù)上述設(shè)計(jì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，采集8組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將兩種匹配方法下的非對(duì)稱匹配指數(shù)進(jìn)行對(duì)比。為了更加直觀的體現(xiàn)出兩種匹配方法的差異性，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果在PentiumLy非對(duì)稱匹配軟件中以統(tǒng)計(jì)圖的形式進(jìn)行展示，如圖2所示。

通過圖2可得出如下的結(jié)論：在對(duì)相同負(fù)載量的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載進(jìn)行非對(duì)稱匹配時(shí)，本文設(shè)計(jì)的匹配方法非對(duì)稱匹配指數(shù)最高可達(dá)80.04，對(duì)照組僅為47.49，設(shè)計(jì)匹配方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載的非對(duì)稱匹配。非對(duì)稱匹配指數(shù)越高證明該匹配方法對(duì)于任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配的精度也就越高，從而說明本文設(shè)計(jì)的匹配方法其各項(xiàng)功能均可以滿足設(shè)計(jì)總體要求，可以廣泛應(yīng)用于任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方面。

3 結(jié)語

通過基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法的研究，證明設(shè)計(jì)匹配方法的非對(duì)稱匹配精度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)匹配方法。因此，基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法是較為有效、科學(xué)的方法。針對(duì)基于物聯(lián)網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配方法的研究可以在完成傳統(tǒng)匹配方法任務(wù)的同時(shí)，提高任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載非對(duì)稱匹配精度。

參考文獻(xiàn)

[1] 高興媛，和鐵行.光纖網(wǎng)絡(luò)信道邊界節(jié)點(diǎn)均衡負(fù)載控制研究[J].激光雜志，2019（6）：184-187.

[2] 李雅莉.嵌入式操作系統(tǒng)非定期任務(wù)均衡調(diào)度仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2019（6）：383-387.

[3] 黃高攀，何金陵，莊嶺，等.面向應(yīng)用檢測(cè)任務(wù)的負(fù)載均衡算法研究[J].計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化，2019（1）：71-76.

[4] 康萬杰.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載動(dòng)態(tài)非對(duì)稱分配系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].科技通報(bào)，2018（5）：176-179.

[5] 張笑東，夏筱筠，呂海峰，等.大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算環(huán)境中生理數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2020（1）：247-254.