基于马尔科夫决策过程的高能效任务调度算法

龙浩; 张书奎; 张力

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基于马尔科夫决策过程的高能效任务调度算法

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cqvip: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。

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来源
《计算机应用与软件》 |2020年第1期|242-246291|共6页
作者
龙浩; 张书奎; 张力;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006;

徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院江苏徐州221002;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
移动群智感知; 马尔科夫决策过程; 任务调度; 高能效;

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