文献类型：期刊文章

作　　者：王超[1]

WANG Chao(Center for Information and Educational Technology,Southwest University for nationalities,Chengdu Sichuan 610066,China)

机构地区：[1]西南民族大学信息与教育技术中心,四川成都610066

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：本课题系中央高校基本科研业务费专项基金项目(2019NQN53)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：4

起止页码：445-448

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统调度方法没有考虑网络节点剩余能量问题,造成节点过早死亡,网络拥塞严重,平均调度延时较长,收敛速度较慢等问题。针对上述问题,提出了基于改进蚁群算法的大规模异构传感通信大数据智能调度方法。方法采用四元组形式描述异构传感通信大数据智能调度模型,给出了模型成立的3点假设条件,并建立了异构传感通信大数据智能调度成本模型。基于调度模型和调度成本模型模型,通过计算节点剩余能量和实时更新网络节点信息素浓度的方式改进原有蚁群算法,结合定向扩散路由算法,在调度任务执行源节点与目标节点之间建立多条通信路径,均衡各个节点能量消耗,实现大规模异构传感通信大数据智能调度。仿真结果表明,所提方法具有避免网络局部拥塞,减小平均调度延时,加快收敛速度,延长节点生存寿命的优点。

关 键 词：大规模  异构 传感通信大数据  智能  调度

分 类 号：TP212.9] TP311.13]