[建筑]計算網(wǎng)格中能源消耗和響應時間最優(yōu)結(jié)合的合作博弈理論-資料下載頁
2025-08-21 14:48本頁面
【正文】 爭者j（j=1,2，…,m）的目標函數(shù)。是一個從X到R的函數(shù)，是一個非空閉合的凸集。6 模擬實驗，結(jié)果和討論我們使用真實的任務組來模擬研究（后面有相關(guān)的講述）。我們?yōu)槟M研究設(shè)置了兩大目標：1）衡量和比較NBSEATA和最優(yōu)解，貪婪和線性松弛啟發(fā)式理論的性能。2）測量發(fā)生變化（比如工作量地增加）對系統(tǒng)變量的影響。我們選擇和貪婪啟發(fā)式理論以及線性松弛啟發(fā)式理論作比較是因為他們和其他啟發(fā)式理論相比較表現(xiàn)出極好的性能?，F(xiàn)在，我們簡單描述一下這兩種技術(shù)。貪婪啟發(fā)式。貪婪啟發(fā)式理論是高引用MinMin啟發(fā)式理論的延伸[4]。修改后的理論使得系統(tǒng)的能量消耗最小化。初始化一個為分派任務集U。第一步，對于每一個為分派任務，啟發(fā)式理論找到可以消耗最小能量執(zhí)行這個任務的機器。第二步，從第一步中找出的（任務，機器）對中選擇消耗能量最小的對。所選對的任務排隊等待所選對的機器執(zhí)行。執(zhí)行后從集合U中刪除這個任務并繼續(xù)進行第一步。線性松弛啟發(fā)式。線性松弛啟發(fā)式理論的輸入是一般指派問題（GAP)而輸出機器匹配的任務。LR啟發(fā)式的基本理論在于把匹配任務看做是一棵樹的查找結(jié)構(gòu)（多一條邊地樹，多出的邊可以是空閑的邊，形成一個環(huán)）。查找是在任務和機器的二分圖上完成的。LR開始于一對二分圖結(jié)點的匹配。然后繼續(xù)增加另一個單一的任務到機器映射中并且改變現(xiàn)有的所有映射以找到一個可行的任務和機器映射以消耗最少量地能量。由于LR的輸入是一個GAP(我們的EATA問題也是GAP規(guī)劃)，能量限制和其他限制都自動考慮?；趩栴}的大小，模擬被分成兩部分。對于小型問題，我們使用一種整數(shù)線性規(guī)劃工具LINDO[22]，LINDO對于小型問題最優(yōu)解問題很有效。因此，對于小型問題，NBSEATA，貪婪和LR技術(shù)的相對性能和LINDO相比較。而對于大型問題，利用LINDO來計算最優(yōu)解決方案變得很不實際。因此，我們只考慮和貪婪以及LR啟發(fā)式之間的比較。7 結(jié)論本文提出了一種計算網(wǎng)格中對于多任務的能源優(yōu)化功率感知型的資源分配策略。這種問題可以看作是一般指派問題的延伸。針對這個問題我們提出了一種基于NBS概念的合作博弈理論解決方法（NBSEATA）。通過嚴格的數(shù)學證明我們證實了NBSNATA算法可以在O(nmlog（m）)時間內(nèi)給出帕累托最優(yōu)解（其中n代表任務的數(shù)量，m代表系統(tǒng)中機器的數(shù)量）。NBSEATA解決方案用于小型問題最優(yōu)解的比較，而貪婪和線性松弛（LR）啟發(fā)式理論適用于大型問題。 模擬結(jié)果證實了我們提出方案和啟發(fā)式以及LINDO得到的最優(yōu)解相比，在降低能耗和完工時間方面的優(yōu)越性
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