基于AGV通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源優(yōu)化調(diào)度仿真

牛秦玉，楊 榮，田海波

(西安科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，陜西 西安 710054)

1 引言

在通信技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量和資源量呈現(xiàn)出線性發(fā)展的趨勢(shì)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度能力的要求也越來(lái)越高。因此AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)資源傳輸問(wèn)題受到了更多關(guān)注，相關(guān)國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了以下幾種方法。

文獻(xiàn)[1]首先構(gòu)建含有微動(dòng)目標(biāo)成像任務(wù)的優(yōu)化調(diào)度模型，使用啟發(fā)式算法求解，通過(guò)跟蹤脈沖和調(diào)度剩余的空閑時(shí)間資源、動(dòng)態(tài)地建造感知矩陣。使用正交匹配追蹤算法對(duì)微動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行特征提取，從而達(dá)到資源優(yōu)化調(diào)度的目的。但該方法需要反復(fù)提取特征數(shù)據(jù)，這就導(dǎo)致了該方法的優(yōu)化調(diào)度效率大幅度降低。文獻(xiàn)[2]把模擬退火計(jì)算方法與遺傳性算法相融合，以此擴(kuò)大遺傳性算法的搜索區(qū)域，解決其過(guò)早收斂的現(xiàn)象，使得AVG通信環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)資源更加合理化，最終通過(guò)改進(jìn)后的遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。但是該方法作為一種融合改進(jìn)算法，會(huì)出現(xiàn)融合誤差，導(dǎo)致對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行調(diào)度時(shí)出現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度不完整的問(wèn)題。文獻(xiàn)[3]首先使用UBRSM-FC對(duì)AVG通信用戶進(jìn)行交互行為，把用戶的信息資源引入到優(yōu)化調(diào)度的過(guò)程中，再結(jié)合相關(guān)反饋機(jī)制，構(gòu)建能夠主動(dòng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源反饋的微調(diào)優(yōu)化模型，最后通過(guò)模型優(yōu)化調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源。該方法需要及時(shí)對(duì)用戶情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，導(dǎo)致浪費(fèi)大量的人力和物力資源。

針對(duì)上述問(wèn)題，提出基于AGV通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源優(yōu)化調(diào)度方法。通過(guò)構(gòu)建單一節(jié)點(diǎn)特征訪問(wèn)控制模型，大幅度的節(jié)省后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度時(shí)間，并采用遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化調(diào)度策略進(jìn)行尋優(yōu)，從而解決了傳統(tǒng)方法由于需要對(duì)用戶情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)導(dǎo)致的調(diào)度效率慢的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠在資源完整度較高的情況下，優(yōu)化調(diào)度AVG通信環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)資源。

2 AGV通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源優(yōu)化調(diào)度

2.1 AVG通信的網(wǎng)絡(luò)信息資源優(yōu)化調(diào)度原理

網(wǎng)絡(luò)信息資源優(yōu)化調(diào)度原理具體是指對(duì)信息儲(chǔ)存節(jié)點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)控制篩選，在儲(chǔ)存區(qū)域Dn按信息的語(yǔ)義特征分割模型，把儲(chǔ)存特征|dn-max-dn-max|·(1/K)分割成若干個(gè)數(shù)據(jù)子集，Ak是網(wǎng)絡(luò)信息資源的語(yǔ)義特征并查集，滿足A1∪A2∪，…，∪Ak=A，引入特征滿足Ai∩Aj=Ω，其中i，j=1，…，m，且i≠j。

2.2 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源模型

以上述原理為基礎(chǔ)，得到AVG通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋資源調(diào)度中的單一節(jié)點(diǎn)i的特征訪問(wèn)控制模型為

(1)

式中，K代表AVG通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋資源在數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)，Pk代表單一精準(zhǔn)訪問(wèn)的概率分布，AVG通信網(wǎng)絡(luò)信息資源庫(kù)中的特征空間采樣數(shù)據(jù)X={x1，x2，…，xn}，通過(guò)分布式網(wǎng)絡(luò)資源庫(kù)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存機(jī)制體系分析，獲得網(wǎng)絡(luò)信息資源分布式調(diào)度配置的權(quán)值ωRLCMV為

(2)

式中ai(θ0)代表資源信息流的時(shí)間序列采樣，y代表瑞利分布特征，C代表信息子空間。使用分布式環(huán)境下散亂點(diǎn)空間重構(gòu)獲得資源融合的子空間模型是C=[c1，c2，…，cg]，g代表G種約束矢量。擬定滿足待匹配本體關(guān)系模型的AVG通信下網(wǎng)絡(luò)資源信息庫(kù)分布的特征點(diǎn)〈x，y〉代表AB的一雙錨點(diǎn)，利用有向圖G=(V，E)代表大型網(wǎng)絡(luò)信息資源出入庫(kù)的傳遞模型，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘模型分析網(wǎng)絡(luò)資源信息流的時(shí)間序列，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)資源系統(tǒng)調(diào)度模型

(3)

式中ω1、ω2分別代表AVG通信的網(wǎng)絡(luò)資源均勻配置的權(quán)重，Si代表負(fù)載均勻值，Hi代表資源中的重疊信息的濾波函數(shù)，Vi代表特征壓縮的維數(shù)。

使用AVG的網(wǎng)絡(luò)資源系統(tǒng)調(diào)度模型進(jìn)行資源調(diào)度時(shí)，發(fā)現(xiàn)資源規(guī)模的擴(kuò)大與相似資源會(huì)受到信息干擾[4]，因此應(yīng)該提取網(wǎng)絡(luò)有效資源特征信息，然后構(gòu)建綜合評(píng)測(cè)模型。綜合考慮AVG通信網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)、服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)能力，把數(shù)據(jù)資源和網(wǎng)絡(luò)任務(wù)進(jìn)行結(jié)合從而構(gòu)建混合矩陣[5]，對(duì)其使用資源數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一化處理，并在相似度矩陣中進(jìn)行聚類。綜上，AVG通信環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)信息資源優(yōu)化調(diào)度過(guò)程如下：

設(shè)定，R表示網(wǎng)絡(luò)資源信息的集合，rij代表網(wǎng)絡(luò)信息ri的第j種特征屬性，m代表網(wǎng)絡(luò)信息的特征屬性總數(shù)量，利用模糊聚類方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行調(diào)度，應(yīng)該先將網(wǎng)絡(luò)信息向量R={r1，…，rp}與網(wǎng)絡(luò)任務(wù)向量T={t1，…tq}根據(jù)特征屬性進(jìn)行組合建造混合矩陣。

(4)

其中，當(dāng)滿足1≤i≤q時(shí)，Rij表示網(wǎng)絡(luò)任務(wù)特征屬性值，p、q表示網(wǎng)絡(luò)信息資源列、行元素。當(dāng)滿足q≤i≤p+q時(shí)，tqm表示第m種網(wǎng)絡(luò)信息資源特征屬性值，i表示某種特征分量。把AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源混合矩陣的中心向量設(shè)定成混合矩陣的中心位置[6]，就可以使式(5)代表混合矩陣的所有維度分量。

(5)

其中，n表示AVG通信環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)資源向量和任務(wù)向量數(shù)目，然而網(wǎng)絡(luò)信息的所有特征屬性量綱都不同，因此，要對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理

(6)

其中，σj表示AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)信息系標(biāo)準(zhǔn)差，即

(7)

(8)

(9)

通過(guò)以上條件，可以看出F值越大，則證明網(wǎng)絡(luò)信息的聚類性能越好，在獲取聚類結(jié)果后，對(duì)某種網(wǎng)絡(luò)任務(wù)進(jìn)行聚類歸屬時(shí)，選擇聚類里性能較為優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行調(diào)度，且將其分配至AVG通信環(huán)境中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的執(zhí)行[7]。

2.3 基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源優(yōu)化調(diào)度

在AVG通信環(huán)境下進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息資源優(yōu)化調(diào)度，首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源使用虛擬化技術(shù)，即使網(wǎng)絡(luò)資源處于獨(dú)立的狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上將資源計(jì)算任務(wù)分配給一種最優(yōu)調(diào)度機(jī)制的節(jié)點(diǎn)上?？紤]到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行、帶寬使用率和網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素，在網(wǎng)絡(luò)信息優(yōu)化調(diào)度模型的構(gòu)建過(guò)程中，融入測(cè)評(píng)模型，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)情況來(lái)預(yù)測(cè)任務(wù)執(zhí)行的速度，其過(guò)程如下：

在AVG通信環(huán)境中服務(wù)器運(yùn)行所有虛擬機(jī)的計(jì)算能力是通過(guò)多個(gè)角度來(lái)計(jì)算的，根據(jù)當(dāng)前的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)約束條件，使用式(10)來(lái)建造網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的測(cè)評(píng)模型

EvaNdoe=pcpuEVaCPUk+pmEVaMENk

+psEVaSTOk+pdEVaMENk

(10)

其中，EvaNdoek表示第k種固定資源的測(cè)評(píng)值，EVaCPUk、EVaMENk、EVaSTOk、EVaBANk分別表示AVG通信狀態(tài)下硬盤(pán)儲(chǔ)存、網(wǎng)絡(luò)路徑帶寬、虛擬機(jī)CPU與內(nèi)存之間的評(píng)測(cè)值，pcpu為網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)的評(píng)測(cè)權(quán)重，pm、ps分別為網(wǎng)絡(luò)CPU中網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)的內(nèi)存和硬盤(pán)測(cè)評(píng)價(jià)值權(quán)重，pb代表網(wǎng)絡(luò)帶寬測(cè)評(píng)值權(quán)重。

在AVG通信狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其負(fù)載量可以經(jīng)過(guò)查詢得到，在以往的查詢中，上次任務(wù)完成后的負(fù)載度也可以經(jīng)過(guò)查詢得到[8]，依據(jù)以上兩種數(shù)據(jù)，可以使用式(11)來(lái)構(gòu)建模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)速度進(jìn)行估算

(11)

Bτ=μ?N1τ×Cτ+N2τ×Mτ+N3τ×Dτ

(12)

其中，τ表示對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)編號(hào)，μ表示選擇參考的網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)虛擬機(jī)編號(hào)，N1τ、N2τ分別表示第τ中網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)的CPU性能指數(shù)、內(nèi)存參數(shù)，N3τ表示第τ中的CPU硬盤(pán)參數(shù)，Cτ、Mτ分別是第τ中網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)的使用率和CPU內(nèi)存的使用率，Dτ為第τ中網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)中的率網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

在AVG通信狀態(tài)下進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源計(jì)算任務(wù)時(shí)，為查詢適合的資源節(jié)點(diǎn)，憑借節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行速度和測(cè)評(píng)模型，建造在AVG通信狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的評(píng)測(cè)模型

(13)

其中，λ表示該測(cè)評(píng)模型的調(diào)節(jié)系統(tǒng)，對(duì)測(cè)評(píng)模型內(nèi)的資源計(jì)算效率與節(jié)點(diǎn)相應(yīng)資源的計(jì)算速度進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。

通過(guò)遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化調(diào)度策略進(jìn)行尋優(yōu)，再將AVG通信環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)信息資源優(yōu)化調(diào)度所有問(wèn)題的特征看作是一種調(diào)度策略，該策略中擁有N個(gè)策劃含量，相應(yīng)的染色體具有N種基因，[xa，xb]是一種基因編碼，xa與xb分別是網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的調(diào)度順序和方法使用的資源，設(shè)定Pe與Pm分別表示變異與交叉幾率，使用下列公式計(jì)算AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題求解過(guò)程中，自適應(yīng)交叉幾率與變異幾率為

(14)

(15)

其中，k1、k2、k3、k4表示區(qū)間[0，1]中的常數(shù)，favg為種群均衡適應(yīng)值，fmax表示種群的最大適應(yīng)值，fm表示將要變異的單獨(dú)個(gè)體的適應(yīng)值，fe表示交叉?zhèn)€體的均勻適應(yīng)值。因?yàn)榉N群的適應(yīng)值函數(shù)能夠反映所有個(gè)體的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)[9，10]，那么使用式(16)代表適應(yīng)值函數(shù)。

(16)

其中，Ne表示網(wǎng)絡(luò)任務(wù)量，flagi·Pi代表網(wǎng)絡(luò)加權(quán)任務(wù)的完成量，Te為網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度策略中最后一個(gè)任務(wù)的完成時(shí)間，TE表示該階段網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度任務(wù)的最終時(shí)間，TE/Te為統(tǒng)一完成的時(shí)間。種群的適應(yīng)函數(shù)利用flag·Pi和Te/TE中的插值，來(lái)判斷種群中最優(yōu)質(zhì)的個(gè)體，并且在AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率的資源優(yōu)化調(diào)度完成的最早。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于AGV通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源優(yōu)化調(diào)度方法的性能，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Intel Celeron Tulatin1GHz CPU和384MB SD內(nèi)存的硬件環(huán)境和MATLAB6.1的軟件環(huán)境。使用GridSim仿真軟件，設(shè)定AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)量是600個(gè)，實(shí)驗(yàn)指標(biāo)主要為網(wǎng)絡(luò)信息擁塞率(%)、吞吐帶寬(G/s)、分組投遞率(%)，對(duì)比文獻(xiàn)[1]方法、文獻(xiàn)[2]方法和本文設(shè)計(jì)方法在上述實(shí)驗(yàn)指標(biāo)方面的差異性，通過(guò)對(duì)比結(jié)果證明本文所提出方法的優(yōu)勢(shì)和性能。

圖1為在AVG通信環(huán)境下使用本文方法、文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源吞吐帶寬(G/s)對(duì)比狀況，下面給出網(wǎng)絡(luò)資源吞吐帶寬(G/s)計(jì)算公式

圖1 不同方法的網(wǎng)絡(luò)信息資源吞吐性能對(duì)比

(17)

式中，L表示網(wǎng)絡(luò)帶寬，S表示網(wǎng)絡(luò)額定速率，T表示單位時(shí)間。

通過(guò)圖1可以看出，使用本文方法的網(wǎng)絡(luò)資源吞吐率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出其它方法。因?yàn)楸疚姆椒軌驅(qū)W(wǎng)絡(luò)的資源任務(wù)實(shí)時(shí)調(diào)度，然后經(jīng)過(guò)計(jì)算獲取資源調(diào)度任務(wù)的權(quán)值，并且在這個(gè)基礎(chǔ)上，通過(guò)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度尋優(yōu)，從而提升了網(wǎng)絡(luò)信息資源的吞吐性能。

圖2為不同網(wǎng)絡(luò)處理節(jié)點(diǎn)總數(shù)下，文獻(xiàn)[1]方法、文獻(xiàn)[2]方法和本文方法的網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度擁塞率(%)對(duì)比狀況，下面給出網(wǎng)絡(luò)資源擁塞率(%)的計(jì)算公式。

圖2 不同方法的網(wǎng)絡(luò)資源擁塞率比對(duì)

(18)

式中，S表示網(wǎng)絡(luò)吞吐量，Y表示占用請(qǐng)求次數(shù)。

通過(guò)圖2能夠看出，在AVG通信環(huán)境下，

文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法的網(wǎng)絡(luò)資源擁塞率最高分別可達(dá)50%和64%，而本文方法的網(wǎng)絡(luò)資源擁塞率最高僅為16%，并且文獻(xiàn)[1]方法和文獻(xiàn)[2]方法在網(wǎng)絡(luò)資源擁塞率一直都高于本文方法，其原因是本文方法具有很好的穩(wěn)定性，可將網(wǎng)絡(luò)資源擁堵發(fā)生的概率降低，同時(shí)對(duì)剩余網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)處理，因此本文方法能夠很大程度的降低網(wǎng)絡(luò)資源擁堵情況的發(fā)生，并且也能夠很好的緩解擁堵?tīng)顩r。

表1為使用不同的網(wǎng)絡(luò)資源傳輸率下，本文方法與文獻(xiàn)[1]方法、文獻(xiàn)[2]方法的分組投遞率(%)對(duì)比情況，下面給出網(wǎng)絡(luò)資源分組投遞率(%)計(jì)算公式。

表1 不同方法的分組投遞率對(duì)比

(19)

式中，o表示網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)接收資源包數(shù)量，z表示源發(fā)送的資源包數(shù)量。

通過(guò)表1能夠看出，本文方法的網(wǎng)絡(luò)信息資源分組投遞率最高。是因在網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化調(diào)度模型建造過(guò)程中加入了測(cè)評(píng)模型，并且針對(duì)各不相同的網(wǎng)絡(luò)資源任務(wù)進(jìn)行調(diào)度安排，依據(jù)遺傳算法對(duì)優(yōu)化調(diào)度尋優(yōu)。使其很大程度上降低了AVG通信環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源的時(shí)間延遲，提高了網(wǎng)絡(luò)資源的分組投遞能力。

4 結(jié)論

為了提升資源調(diào)度效果，解決傳統(tǒng)方法存在的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率資源不完善和資源調(diào)度效率慢的不足，本文提出了一種基于AGV通信的網(wǎng)絡(luò)高覆蓋率資源優(yōu)化調(diào)度方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出如下結(jié)論：

1)本文方法下網(wǎng)絡(luò)資源擁塞率最高僅為16%，遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)方法，低擁塞率有助于提高資源調(diào)度的效率，進(jìn)而說(shuō)明本文方法具有較高的調(diào)度效率。

2)運(yùn)用本文方法調(diào)度后的網(wǎng)絡(luò)資源較為完整，分組投遞能力也較為優(yōu)秀，魯棒性強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)資源吞吐率較高，充分驗(yàn)證了該方法的有效性。

雖然本文方法有效改善了傳統(tǒng)方法的不足，但是存在針對(duì)性不夠的缺點(diǎn)，接下來(lái)將會(huì)以不同類型網(wǎng)絡(luò)資源為具體實(shí)施對(duì)象，進(jìn)行進(jìn)一步的完善。