车联网中基于数据相关性任务调度算法研究

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1、大连理工大学本科毕业设计（论文）车联网中基于数据相关性任务调度算法研究ADataInterrelationAwareTaskSchedulingAlgorithminVANET学部（学院）：电子信息与电气工程学部专业：计算机科学与技术学生姓名：何兵兵学号：201181075指导教师：丁男评阅教师：完成日期：大连理工大学DalianUniversityofTechnology车联网中基于数据相关性任务调度算法研究摘要随着车联网概念的出现，各大研究机构和相关企业均投入了大量的关注。车联网丰富的应用引爆大数据，面对复杂的任务、数据，作为单位节点的车

2、辆，拥有一个强大的计算机系统就显得尤为关键，车辆中配置多核处理器已成必要。多核处理器的产生为计算机性能的进一步提高带来了很大的契机。然而对于多核处理器，很难仅仅通过提高硬件水平来提升计算机性能，而高效适应多核处理器的任务调度算法的研究就显得十分重要。多核处理器的任务调度算法，初衷在于使得各内核负载均衡。而本文针对基于负载任务调度算法的不足，着重考虑了多核处理器的通信时间，基于车联网任务数据参数特点，设计了基于数据相关性的任务调度算法。算法设计了关联多任务模型，适应三类车联网任务，即交通安全类、交通效率类和娱乐应用类。算法旨在利用数据关联性增加

3、核内通信、减少核间通信，从而降低通信开销，提高任务完成效率。为了验证算法的性能，本文采用C语言编程模拟任务调度环境对本算法进行测试。主要以通信时延作为衡量标准，与基于负载均衡的随机任务调度算法比较分析，验证算法的调度性能。通过实验证明，本文算法缩短了通信时间，优化了调度性能。关键词：多核处理器；任务调度；数据相关性；车联网任务--车联网中基于数据相关性任务调度算法研究ADataInterrelationAwareTaskSchedulingAlgorithminVANETAbstractWiththeemergenceofVANET,soma

4、nyresearchinstitutionsandrelatedbusinesseshaveinvestedagreatdealofattention.TherichapplicationshaveledtoBigData.Facedwiththecomplextasksanddata,itisparticularlycriticalforacar,asanodeofVANET,tohaveapowerfulcomputersystemwherethatmulticoreprocessorsarenecessary.Multicoreproc

5、essorsbringsagreatopportunityforthefurtherimprovementofcomputerperformance.Butfoemulticoreprocessors,itcannotimprovecomputerperformancemerelybyraisingthelevelofhardware.Thereforetheresearchonschedulingalgorithmformulticoreprocessorsbecomemoreandmoreimportant.Fortheschedulin

6、galgorithmofMulticoresprocessor,theoriginalintentionistomakeeachcoreloadbalancing.Thedeficiencyofschedulingalgorithmbasedonloadinthispaperisconsidered,andthecommunicationcostofmulticoresprocessorisalsoemphaticallyconcernedabout.Sowedesignaschedulingalgorithmbasedondatainter

7、relationandthecharacteristicofVANETtasks’parameters.Thealgorithmdesignassociationmultitaskingmodel,whichcorrespondstothethreetypesofVANETtasks,includingtrafficsafety,transportefficiencyandentertainmentapplications.Thealgorithmisdesignedtoincreasetheuseofdatainterrelationtoi

8、ncreasethefrequencyofinternalcommunicationsanddecreasethefrequencyofexternalcommun