太阳城集团

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一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201310731927.8

申请日:

2013.12.26

公开号:

太阳城集团CN103686777A

公开日:

2014.03.26

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04W 24/00申请日:20131226|||公开
IPC分类号: H04W24/00(2009.01)I; H04W84/18(2009.01)I; G06F19/00(2011.01)I 主分类号: H04W24/00
申请人: 河海大学常州校区
发明人: 王峰; 韩光洁; 仇浩; 张晨语; 江旭; 钱爱华; 鲍娜
地址: 213022 江苏省常州市新北区晋陵北路200号
优先权:
专利代理机构: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
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法律状态
申请(专利)号:

CN201310731927.8

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

太阳城集团2016.10.19|||2014.04.23|||2014.03.26

法律状态类型:

授权|||实质审查的生效|||公开

摘要

太阳城集团本发明涉及一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,包括四个阶段:(1)、任务分层:中心簇根据任务的DAG图对其进行分层划分;(2)确定协作簇:如果中心簇的能量消耗度超过设定阈值,则向周边一跳簇发送请求协助消息,周边一跳簇的能量消耗度如果未超过设定阈值,则成为中心簇的协作簇(3)任务分配到簇头:每层任务首先由中心簇负责处理,中心簇将未分配任务分配给协作簇;(4)簇头将任务分配给簇内节点:簇内任务分配采用第二低价密封拍卖方法,簇头作为拍卖方,簇内节点作为竞标方,拍卖方选择出价最低的竞标方中标,中标方以第二低价进行交易。本发明达到网络节点能量平衡,延长网络生存太阳城集团。

权利要求书

权利要求书
1.  一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)任务分层,根据任务DAG图对其进行分层划分,任务分配时从上至下逐层分配,每层分布有若干簇;
(2)当任务事件发生后,事发点所在的簇作为中心簇,中心簇的簇头负责将层中任务进行分配,当中心簇的簇能量消耗度超过阈值时,则向周边一跳簇发送请求太阳城集团,如果周边一跳簇能量消耗度未超过阈值,则接受请求,作为中心簇的协作簇;中心簇与周边一跳簇形成协作簇群,周边一跳簇簇头接受中心簇头的安排;
(3)中心簇将未分配任务分配到协作簇,分配时保证各个簇的能量均衡,能量消耗度相差最小;任务分配时从上至下逐层分配,第一层的任务需分配到中心簇;在第一层任务处理的同时,进行第二层任务分配,从而缩短任务的完成太阳城集团;
(4)任务分配到中心簇或协作簇的簇头后,簇头再将任务分配到簇内成员节点上进行处理,将博弈论引入任务分配中,采用拍卖形式,拍卖策略为第二低价密封拍卖;出价最低的节点中标,并以第二低的价格完成交易,进行处理任务。

2.  根据权利要求1所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:所述步骤(1)中的根据任务的DAG图对任务进行分层划分的步骤如下:
(2a)入口任务划分为第一层;
(2b)如果某一子任务前驱最大层为k,则该子任务划分到k+1层。

3.  根据权利要求1所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于,所述步骤(2)中判断中心簇接受新任务后是否超过自身的簇能量消耗度的计算过程如下:
(1)计算簇当前能量消耗C(Clusteri):簇当前能量消耗是指某个簇当前已有的任务的总能量消耗;
(2)计算簇总剩余能量EResi(Clusteri):簇总剩余能量是簇内所有节点的剩余能量之和EResi(Clusteri)=ΣNodei∈ClusteriEResi(Nodei),]]>其中Nodei表示簇Clusteri中的节点;
(3)计算簇能量消耗度:簇能量消耗度是该簇内当前能量消耗与占簇总剩余能量之比,
Load(clusteri)=C(Clusteri)EResi(Clusteri)×100%]]>

4.  根据权利要求1所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于,步骤(2)中设定簇能量消耗度阈值LThre,如果簇的能量消耗度超过设定阈值,说明簇负载已经很重,如果再继续接受表任务,簇内节点会有死亡的可能性;为了保证网络能量平衡,延长网络寿命,该簇不再接受新任务。

5.  根据权利要求1所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:所述步骤(2)中的中心簇请求周边一跳簇协作的具体步骤如下:
(1)中心簇计算如果处理某层所有任务后的簇能量消耗度Load(Clusteri),并判断Load(Clusteri)是否大于设定阈值LThre;
(2)如果中心簇能量消耗度小于设定阈值,则中心簇有能力完成所选层中所有任务,不向周边一跳簇发送请求太阳城集团;
(3)如果中心簇能量消耗度大于或等于设定阈值,则中心簇没有能力完成所选层中所有任务,中心簇簇头向周边一跳簇簇头发送请求协作消息;
(4)周边一跳簇接收到消息后,首先计算自身簇能量消耗度,如果簇能量消耗度超过设定阈值,则返回拒绝请求的消息,如果簇能量消耗度未超过阈值,则返回接受请求的消息;
(5)接受请求的簇作为中心簇的协作簇,协作簇中的簇头接受中心簇簇头分配的任务。

6.  根据权利要求1所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:所述步骤(3)中的中心簇将任务分配给协作簇的具体步骤如下:
(1)第一层任务分配给中心簇,在第一层任务处理的同时,进行第二层任务分配;
(2)中心簇簇头将选定层中自身能力完不成的任务分配给协作簇簇头,分配时保证各个簇的能量消耗度尽量平衡;
(3)如果协作簇分配到任务,但分配任务后能量消耗度大于设定阈值,则该簇不将任务分配到簇内成员节点执行,而是将超出阈值的任务请求自身周边一跳簇 协作处理;
(4)任务分配到簇头后,由簇头将任务分配到簇内成员节点执行,同时进行下一层任务分配,直到所有任务分配完成。

7.  根据权利要求1所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:所述步骤(4)中的中心簇或协作簇的簇头将接收的任务分配到簇内成员节点,该问题描述成不完全太阳城集团拍卖问题,采用第二低价密封竞标策略,具体步骤为:
(1)中心簇或协作簇作为拍卖方,将任务进行拍卖,并对任务进行描述,包括任务大小、任务期限、任务预算;
(2)簇内成员节点作为竞标方,接到任务消息后,根据自己的实际情况计算出标值,并进行投递;
(3)拍卖方在等待太阳城集团结束后,选择出价最低的竞标者中标,并通知其他竞标者已经有人中标,结束拍卖;
(4)拍卖方将任务分配给中标方处理。

8.  根据权利要求7所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:所述拍卖方发送给竞标方的标书格式为:<T,S,DL,B>,其中,
T是任务标识;
S是任务大小,用所用节点CPU周期表示;
DL是任务完成期限,在DAG图中标出;
B是拍卖方所出最大预算。

9.  根据权利要求7所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:竞标方接收到拍卖方发送的任务消息后,根据自己的剩余能量、已有任务完成太阳城集团,计算出完成该任务所需实际成本,成本计算
的公式为:
Cij(t)(ComCost+Sj×EPi)[1+exp[-λ(t,DLj)γ(t,RTi)]],]]>其中,
t是任务到达太阳城集团;
Cij(t)是节点i在t时刻时接受任务j,完成它所所需实际成本;
ComCost是任务之间传输数据所消耗通信成本;
Sj×EPi是节点处理任务所消耗计算成本,其中Sj是任务大小,EPi是完成单位 任务所消耗计算成本,Ei是节点i剩余能量,节点剩余能量越大,计算成本越小;
DLj是任务j完成期限太阳城集团;
RTi是节点i是空闲太阳城集团。
λ是太阳城集团t和DLj的函数;
γ是太阳城集团t和RTi的函数。

10.  根据权利要求9所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:成本公式中λ(t,DLj),γ(t,RTi)取值如下:
λ(t,DLj)=k(t-DLj),t<DLj+,t>DLj]]>
γ(t,RTi)=RTi-t,t<RTi0,t>RTi.]]>
其中,
k是自定义常数。

11.  根据权利要求9所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:成本公式中表示,当任务到达太阳城集团小于节点空闲太阳城集团时,任务到达太阳城集团越接近节点空闲太阳城集团,成本越低,任务到达太阳城集团越接近于任务完成期限太阳城集团,成本越高;当任务到达太阳城集团大于节点空闲太阳城集团,即节点处于空闲状态,则成本固定,就是通信消耗与计算消耗之和。

12.  根据权利要求7所述的一种基于逆向拍卖策略的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法,其特征在于:竞标方为了能够最大概率中标,出价价格应该接近于成本价,即
Bidij=Cij。

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