[发明专利]一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化方法有效
申请号: | 201510151808.4 | 申请日: | 2015-04-01 |
公开(公告)号: | CN104836682B | 公开(公告)日: | 2018-06-26 |
发明(设计)人: | 金海;廖小飞;雷啸;汤载阳;陆枫 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L12/823;H04L12/863;H04L12/873 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 曹葆青 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化方法,具体步骤为:①统计当前网络传输任务列表及截止时间列表,挑选出最大截止时间,作为所有任务的结束时间;②若当前有新任务加入,则根据任务列表、截止时间列表、网络带宽状态,通过本发明中改进的动态规划算法计算出传输决策方案,以此控制网络传输,时间推进并执行步骤①;③若当前无新任务到达且任务未完成,则按照最近一次的传输决策序列控制网络传输,时间推进并执行步骤①;④若当前无新任务到达且所有任务处理完成,任务结束。此传输方案能够使所有任务在规定时间内完成且消耗最少的传输能耗。比起默认的任务到达即传输方案,本发明的能耗优化方法能够减少约20%的能耗。 | ||
搜索关键词: | 动态规划算法 能耗优化 传输 网络数据传输 传输决策 网络传输 截止 能耗 控制网络 任务处理 任务结束 网络带宽 序列控制 消耗 改进 统计 | ||
【主权项】:
1.一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化方法,其特征在于,所述方法包括如下的步骤:(1)统计当前时刻所有的网络数据传输任务,构成任务列表{r1,r2,...,rn},统计各任务的截止时间{d1,d2,...,dn},挑选出具有最大截止时间的任务ri,以其截止时间di作为所有任务的结束时刻T;(2)若当前时刻有新任务加入,则以当前任务列表{r1,r2,...,rn}、各任务截止时间{d1,d2,...,dn}、网络带宽状态{b1,b2,...,bn}作为输入,根据改进的动态规划算法计算出从当前时刻至任务的结束时刻T之间的传输决策序列{x1,x2,...,xT},并按照此传输决策序列控制当前时刻的网络传输,时间推进并重复执行步骤(1);(3)若当前时刻无新任务到达且任务未完成,则按照最近一次的传输决策序列{x1,x2,...,xT}控制当前时刻的网络传输,时间推进并重复执行步骤(1);(4)若当前时刻无新任务到达并且时间达任务的结束时刻T或者任务全部处理完成,任务传输完毕;所述步骤(2)中依据改进的动态规划算法计算当前时刻至任务的结束时刻T之间的传输决策,具体包括以下子步骤:(2‑1)将网络传输任务的截止时间按照从小到大的顺序重新排序为{δ1,δ2,...,δn};(2‑2)对网络传输任务按照截止时间的新顺序重新排序为{γ1,γ2,...,γn};(2‑3)建立传输决策数组X[T]代表从0时刻至所有任务的截止时刻T间各单位时间的数据传输决策,将数组初始化为全0;建立变量size,初始化为所有任务需要传输的数据量总和;建立线索数组E[T][size],存储到达本状态的能耗;建立线索数组Prior[T][size],存储到达本状态的上一级状态所传输的数据量;建立临时变量t代表时间,初始化为0;建立临时变量s代表数据量,初始化为全0;建立变量S代表当前时刻所必须传输的数据量,初始化为0;(2‑4)初始化二维数组E[T][size],使得所有的size为0的单元值为0,其它单元值均为+∞,表示初始状态下传输0个单位的数据所耗能量为0;初始化二维数组Prior[T][size]所有单元值为‑1,表示初始状态下所有后续状态不可达;(2‑5)判断临时变量t是否小于任务的结束时刻T,若是转到步骤(2‑6);否则转到步骤(2‑15);(2‑6)初始化临时变量s为0;(2‑7)判断临时变量s是否小于总数据传输量size,若是转到步骤(2‑8),否则转到步骤(2‑14);(2‑8)根据公式E[t][s]=min(E[t‑1][s‑bt]+eD,E[t‑1][s]+EF(t,m))确定E[t][s]的值;eD为移动设备网卡在DCH阶段中单位时间能耗,m为FACH阶段所持续的时长,EF(t,m)为FACH阶段所消耗的长尾能耗,bt为t时刻的网络带宽状态;(2‑9)判断E[t][s]的值是否等于E[t‑1][s‑bt]+eD,若相等则对Prior[t][s]赋值为s‑bt,否则将Prior[t][s]赋值为s;(2‑10)判断当前时刻t是否等于网络传输任务{γ1,γ2,...,γn}中的某一项γi的截止时间,若是,则转到(2‑11),否则转到步骤(2‑13);(2‑11)将S的值加上si并赋值给S,其中si表示截止时间为δi的任务γi所需要传输的数据量;(2‑12)重置一维数组E[t][x]中所有x小于S的单元值为E[t][S],重置一维数组Prior[t][x]中所有x小于S的单元值为Prior[t][S];(2‑13)临时变量s自加1并赋值给s,转到步骤(2‑7);(2‑14)临时变量t自加1并赋值给t,转到步骤(2‑5);(2‑15)在一维数组E[x][size]中找到最小值E[t][size],构建临时变量Emin并初始化为E[t][size];定位到Prior[t][size],根据二维数组中存储的线索构建从E[0][0]到E[t][size]的路径;(2‑16)在从E[0][0]到E[t][size]的路径中按照规则若E[x][size]!=E[x‑1][size]则X[x]=1,计算传输决策并存入数组X[T];(2‑17)返回传输决策数组X[T],最小传输能耗Emin,改进的动态规划算法执行结束。
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