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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡協(xié)議論文>一種服務質量感知的并行MapReduce啟發(fā)式車載云資源調度算法

      一種服務質量感知的并行MapReduce啟發(fā)式車載云資源調度算法

      2018-01-18 | rar | 1.39 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　目前，道路上行駛的車輛一般攜帶板載計算機設備，其具有小規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力。很多研究致力于通過使用車載Ad Hoc網(wǎng)絡獲得更安全的駕駛體驗。隨著車輛越來越多地配備先進的傳感器，從醫(yī)療保健到公路動態(tài)擁塞管理等應用程序均得以部署，并依賴于從傳感器獲得的數(shù)據(jù)。此外，車載云計算有利于在路面上行駛的車輛以及街道和停車場中的車輛充分利用車載計算資源，提供廣泛的、一致可靠的實時服務。

      　　為提高經(jīng)典交通智能系統(tǒng)通信效率，利用車載調度方式可實現(xiàn)更為高效的數(shù)據(jù)采集和分發(fā)，使數(shù)據(jù)傳輸能力得到提升。車載調度方式存在的主要問題是車載物理層的有效利用，包括車輛的無線信道、移動性、相對位置等。為提高車載云計算資源調度的可靠性，減少數(shù)據(jù)處理時間，提出一種服務質量感知的并行MapReduce啟發(fā)式車載云資源調度算法。在MapReduce并行計算模型的基礎上，設計云計算環(huán)境中以車載單元為基礎的車輛并行檢測服務框架，利用相對優(yōu)先級因子構建車載云計算調度模型，并通過啟發(fā)式并行優(yōu)化算法對模型進行優(yōu)化，降低算法復雜度。在NS-3中的仿真結果表明，該算法可有效縮短作業(yè)執(zhí)行時間，并具有較高的可靠性。

      一種服務質量感知的并行MapReduce啟發(fā)式車載云資源調度算法

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