基于NPUF算法的TinyOS調(diào)度策略研究的開題報告

基于NPUF算法的TinyOS調(diào)度策略研究的開題報告一、選題背景和意義隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用范圍的不斷拓展，如何高效地利用有限的資源成為了當前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱點之一。其中，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中任務(wù)調(diào)度的問題被廣泛研究。調(diào)度策略可以合理地分配處理器資源，減少能量消耗，提高擴展性，增強網(wǎng)絡(luò)的生存能力。NPUF（Non-dominatedParetoUnder-Fitting）是一種多目標優(yōu)化算法，它可以為任務(wù)調(diào)度問題提供一個高效的解決方案。與其他優(yōu)化算法相比，NPUF具有如下優(yōu)勢：(1)優(yōu)化結(jié)果可以快速收斂；(2)算法具有較好的穩(wěn)健性；(3)適用于多目標優(yōu)化問題等。TinyOS是一種輕量級的、基于分層的操作系統(tǒng)，特別適合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。目前，TinyOS已經(jīng)成為了主流的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)平臺。因此，研究基于NPUF算法的TinyOS任務(wù)調(diào)度策略具有非常重要的意義。二、研究內(nèi)容1.對TinyOS進行分析，了解其特點和功能，掌握它的任務(wù)切換機制。2.分析現(xiàn)有的任務(wù)調(diào)度算法，比較各算法的優(yōu)缺點。3.研究NPUF算法，了解該算法的特點和優(yōu)勢。4.基于NPUF算法，設(shè)計一個TinyOS任務(wù)調(diào)度策略。5.在TinyOS中實現(xiàn)該任務(wù)調(diào)度策略，并進行性能評估，包括能耗、延遲、吞吐量等。三、研究方法1.文獻研究法。獲取和閱讀相關(guān)文獻，系統(tǒng)學習TinyOS和NPUF算法等知識。2.實證研究法。通過設(shè)計TinyOS任務(wù)調(diào)度策略、進行實際操作和實驗，獲取實驗數(shù)據(jù)并進行分析、統(tǒng)計。四、預(yù)期結(jié)果設(shè)計基于NPUF算法的TinyOS任務(wù)調(diào)度策略，通過實驗驗證，在能耗、延遲、吞吐量等方面較于現(xiàn)有的調(diào)度算法具有更好的性能。提出的調(diào)度策略可以對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度，尤其是實時任務(wù)調(diào)度問題的解決提供參考和借鑒。五、研究計劃|研究階段|計劃安排||--------|------------------------------------------------------------||第一階段|完成對TinyOS的分析，并掌握任務(wù)切換機制。了解現(xiàn)有的任務(wù)調(diào)度算法并分析其優(yōu)劣。||第二階段|研究NPUF算法，并分析其在任務(wù)調(diào)度問題上的應(yīng)用。||第三階段|基于NPUF算法，設(shè)計TinyOS任務(wù)調(diào)度策略，完成算法實現(xiàn)。||第四階段|進行實驗，測試任務(wù)調(diào)度策略的性能，進行數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計。||第五階段|編寫畢業(yè)論文，進行答辯。|六、參考文獻[1]LiX,LiX,LiL.NPUFAlgorithmandItsApplicationinTaskSchedulingofWirelessSensorNetworks[J].JournalofComputerResearchandDevelopment,2015,52(9):1969-1978.[2]ShanmugasundaramM,SelvarajC.AnEfficientSchedulingStrategyforWirelessSensorNetworkswithMultipleObjectivesUsingMultiobjectiveEvolutionaryAlgorithms[J].IEEESensorsJournal,2015,15(11):6351-6359.[3]LiuY,WangL,ZhangY.TaskSchedulingOptimizationforWirelessSensorNetworksBasedonImprovedArtificialFishSwarmAlgorithm[C]//InternationalConferenceonComputerScienceandNetworkTechnology.2018:268-276.[4]DuF,ZhengW,XiongN.Ahierarchicaltime-triggeredschedulingstrategyforw