摘要
针对云架构下配电站智能巡检机器人应用场景,以缩短该场景下云机器人任务流的完成时间为目标,研究建立一种云机器人任务流调度策略。首先,根据任务耗时与虚拟机算力是否相关以及作业任务是否占用云端虚拟机资源,将配电房值守作业任务划分为时间依赖型、计算依赖型以及空载型等三种类型,并对云机器人部分类型工作进行耗时预测。其次,建立云机器人任务流的DAG模型。最后,基于配电站应用场景,设计改进的HEFT静态算法对云机器人的任务流调度进行全局优化。依据配电站具体应用工况,在Cloudsim仿真平台上对算法有效性展开仿真分析与结果验证,并与传统的动态调度方法展开对比研究。
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