[发明专利]一种面向能耗数据并发采集的三阶段优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据采集调度技术领域，尤其涉及一种面向能耗数据并发采集的三阶段优化方法。

背景技术

智能能效制造(Smart energy efficient manufacturing，SEEM)需要感知能源消耗、能源质量、设备操作、环境状态等参数。为了满足感知需求，工厂必须装备一个由传感器、网络设备和应用服务器组成的大型传感网络，并实现数据的自动采集。能源数据的实时性对于SEEM的优化分析而言极其重要，许多用户要求在数秒之内得到数据，而随着传感器数量的增加，利用有限的计算资源满足能源数据的变得越来越具有挑战性。

在能源传感网络(Energy Sensor Network，ESN)中，RS485因为拓扑结构简单、通信稳定、通信距离长凳优点而成为通用的通信标准，实际应用中，绝大部分智能传感设备提供RS485接口。由于复杂的车间环境和有限的通信容量，一个能源传感网络往往由多组RS485总线构成，每组RS485总线具有不同的传输质量，连接不同数量的传感设备。数据采集一般由一台或多台主机完成。随着服务器架构从提高单线程程序性能转向通过指令集并行和线程级并行提高程序性能，多核处理器环境下的多线程并发采集是提升数据实时性的有效手段。因此，数据采集调度，即如何将采集任务分配到多个处理器中并发执行，使其完成时间最短，成为备受关注的问题；而数据采集调度问题是一类任务-处理器映射问题，处理器负荷均衡是该问题的关键，因为不均衡的处理器负荷将会导致整个系统等待处理负荷最大的处理器；目前，研究者们去向于在Petri网建模的基础上，采用遗传算法和启发式算法来优化类似处理器调度问题，在最近30年来对负荷均衡问题的研究成果，认为简单高效的贪婪算法是最流行的求解方法；但数据采集调度问题具有两个特点：(1)不同RS485总线上的采集任务之间不存在通信约束；(2)采集任务之间不存在严格的顺序约束；因此，在实际应用中，通常假定共享同一总线的采集任务是完全串行的，将问题简化为总线-处理器之间的映射并采用贪婪算法求解，但如果总线负荷不均衡时，将会导致很低的并发效率，极端的例子是若能源网络中只有一条总线，但是有多个处理器，那么在数据采集过程中只会有一个处理器得到利用，而其他处理器均处于空闲状态，大大限制了多处理器的并发采集效率。

发明内容

本发明的目的在于提出一种并发效率更高、数据采集时间更短的面向能耗数据并发采集的三阶段优化方法。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种面向能耗数据并发采集的三阶段优化方法，基于大型能源传感网络中，包括若干个能源节点和能源管理网，所述能源管理网包括能源主控机、数据采集终端和时间处理系统，由数据采集终端将数据采集任务DCJ进一步细分为多个独立的子任务，并在时间处理系统建立一个支持DCJ并发仿真的时间Petri网；在所述时间Petri网模拟的基础上，以DCJ的最小完成时间为目标，由能源主控机基于贪婪算法和遗传算法提出一种数据采集任务在处理器之间分配的三阶段优化算法3SOA，来求解DCJ的调度问题；

所述三阶段优化算法3SOA包括以下三个阶段：

(1)第一阶段优化：采用贪婪算法将DCJ被RS485总线RSB分组后分配给处理器，使处理器负载平衡，获得方案Ω1；

(2)第二阶段优化：根据Ω1，采用贪婪算法在处理器之间调整DCJ从高载荷的处理器转向低载荷的处理器，使处理器负载平衡，获得方案Ω2；

(3)第三阶段优化：根据Ω2，采用遗传算法优化调整每个处理器上的DCJ的排列顺序，使若干个会话的等待时间最小化，获得方案Ω3。

进一步说明，对所述时间Petri网进行建模，首先建立基本网，再合并冗长的节点，包括如下步骤：

A建立基本网：

(1)为每一个s∈S创建一个RSB库所；

(2)对一个DCJ分解的三个子类DCJ，j＝<j_a,j_b,j_c>(j∈J)分别创建三个变迁，λ_a,λ_b,λ_c是一个变迁的时间响应τ；

(3)为每个s∈S在s之间增加一个输入弧和输出弧，对于j∈J(s)每一个弧的权重为1；

(4)对每一个c∈C，为每一个处理器创建一个处理器库所，为每个j∈J(c)的DCJ子模块创建处理库所，按照顺序为库所和变迁增加弧，每个弧的权重为1。