群智感知系统中任务数据共享的2-近似负载均衡算法

在群智感知系统的研究背景下，这篇论文由李云高和吴巍炜两位作者合作撰写，着重探讨了群智感知系统中的负载均衡问题。在这样的系统中，多个设备协同工作，共同收集和处理数据，为了提升系统的整体效率，负载均衡至关重要。作者注意到一个关键假设，即任务数据是可以共享的，并且任务可以接受一定程度的延迟。这为算法设计提供了新的可能性。 论文的核心贡献是提出了一种基于动态规划理念的离线负载均衡任务调度算法，目标是在满足任务数据共享和可延时的前提下，确保算法的解始终接近于最优解，具体来说，其近似度被限制在2倍以内。首先，通过优化理论，作者设计了一个单台设备上的最优任务调度算法，这个算法旨在最小化设备在执行所有任务时的总时间。然后，他们扩展了这个思路，将单台设备的最优解决方案进行平滑分布，使得负载在所有设备之间尽可能均衡，从而实现了系统级别的负载平衡。 文章强调了算法设计与分析的重要性，特别是在群智感知系统这种分布式环境中，每个设备的任务分配决策都需要考虑到全局的效益。此外，关键词“算法理论”、“负载均衡算法”、“算法设计及分析”以及“群智感知”都揭示了研究的焦点，反映出论文不仅关注理论框架，还关注实际应用中的效能优化。 通过仿真实验，作者进一步验证了新算法的有效性和性能优势，这表明了在考虑任务数据共享和延时约束的情况下，该方法能有效提高群智感知系统的整体运行效率。这篇论文为群智感知系统的设计和优化提供了一种创新的、高效的负载均衡策略，对于提升这类系统的实用性具有重要意义。