基于马尔科夫决策过程的高能效任务调度算法

• 作者: 张书奎 张力 龙浩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 移动群智感知 马尔科夫决策过程 任务调度 高能效
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 242-246,291
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5866字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.039

摘要

在移动群智感知系统中,智能手机承担着许多不同的感知任务,这些任务需要来自不同传感器的数据.从传感器收集数据是非常耗能的,智能手机的电池限制了这些感知设备的可用性.如何在完成群智感知任务时降低设备能量消耗是参与者迫切需要的.针对以上问题,提出基于马尔可夫决策过程(MDP)的高能效任务调度算法.根据设备的电流负载、剩余能量和充电概率,马尔科夫决策过程迭代计算出最佳任务调度序列,并保证能耗最小化和感知精度最大化获得平衡.大量的仿真结果表明,该算法在任务调度过程中具有显著的节能效果,与广泛使用的现有算法相比,平均节省能量75％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张书奎	苏州大学计算机科学与技术学院	67	419	11.0	16.0
2	龙浩	苏州大学计算机科学与技术学院	41	51	4.0	5.0
6	张力	苏州大学计算机科学与技术学院	12	68	3.0	8.0