CN103514048A - 参与感知系统及其任务分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种参与感知系统及其任务分配方法，是一种在线的感知任务分配系统及方法，即一旦任务到达，系统立即将新任务分配给当前已分配任务总完成时间最短的成员设备去完成，使得成员设备间总的工作时间的最大值与最小值的差距最小，可部署和实施性更强，适用于大规模参与感知系统的部署和运行。
Description
技术领域
本发明涉及数据感知技术领域，尤其涉及一种参与感知系统及其任务分配方法。
背景技术
随着移动设备的广泛流行，利用智能手机进行数据感知已经成为一种新的、重要的数据收集和共享模式。许多基于智能手机数据感知技术的应用大量涌现。例如智能交通、定位、环境监控和人群统计，等等。典型的参与感知系统结构如图1所示，系统有一个中心平台和一组智能手机组成。中心平台位于云端，它接收来着系统用户(user)的感知服务请求(sensing requests)，并将这些请求分配给成员手机。成员手机接收到任务后，按照任务要求的时间完成感知任务(sensing tasks)，然后将感知到的数据(sensing data)返回给中心平台，最终，中心平台将数据(data)转回给系统用户。
现有技术中，任务分配问题的研究多在众包市场（crowdsourcing market）领域，比如亚马逊土耳其机器人（Amazon Mechanical Turk），它是一个Web服务应用程序接口（API），开发商通过它可以将人的智能整合到远程过程调用（RPC）。亚马逊土耳其机器人调用那些计算机很难完成但“人工的人工智能”却能很容易执行的任务。执行人工智能任务（HIT）的人可能会被要求写产品描述，对移动语音搜索查询作出回应或选择某一主题的最佳照片等等。它的工作过程包括：当请求者提出一个要求，应用程序就会将这一请求发送到执行任务的人；执行任务的人就会对此作出应答，然后服务器将回应传给请求者。土耳其工人的工资是按成功完成人工智能任务来计算的。亚马逊（Amazon）通过收取成功完成请求者人工智能任务的百分之十的价格来获利。
还有，发表在AAAI，2012年的文献Online task assignment in crowdsourcingmarkets中记载的任务分配原理如下：假设任务是现有存在的，而任务完成者（worker）的到来则是动态的，并且每个完成者对完成的任务具有不同的技能，动态把任务完成者分配给每个任务，并最大化任务发布者的利益。
显然，现有技术中的感知系统在考虑任务分配的同时并未考虑最大化节省总的能耗并且使得分配公平的问题。找到节能、公平的感知任务分配方案面临着很多挑战。首先，如何在智能手机的节能和公平性保证这两个目标之间取得权衡。其次，一旦智能手机的个数或者需要调度分配的任务个数变大，那么采用暴力穷举法带来的时间复杂度将会非常大。最后，在真实环境中，任务的到来可以是任意时间，因此，在任务调度中任务到来的不确定性又增加了调度的难度。
由此可见，如何解决任务分配过程中的节能，并且同时保证各个成员手机之间的能耗公平性是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种参与感知系统的任务分配系统及方法和数据感知系统，能够任务分配过程中实现节能，并且保证任务执行端的各个成员设备之间的能耗公平性。
为解决上述问题，本发明提出一种参与感知系统的任务分配方法，包括以下步骤：
（a）初始化，清空任务执行端的每个成员设备的已分配任务列表；
（b）接收到一新任务时，查询任务执行端每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间，从中确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备；
（c）将所述新任务分配到所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备来执行；
（d）将所述新任务插入所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的已分配任务列表，并更新其当前已分配任务的总完成时间；
（e）接收另一新任务，重复步骤（b）至（d），直到不再接收新任务为止。
进一步的，所述任务执行端的每个成员设备能够同时执行多个任务。
进一步的，在步骤（b）中，所述确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的过程包括:
保存任务执行端的各个成员设备分别执行完各自当前每一项已分配任务的完成时间；
计算任务执行端每个成员设备执行完各自当前所有已分配任务的总完成时间；
比较任务执行端所有成员设备的当前已分配任务的总完成时间，找出当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备。
进一步的，在步骤（b）中，当任务执行端的多个成员设备的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，则比较假定将所述新任务分配给每个成员设备后每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间的增量，确定增量最小的成员设备；在步骤（c）中，将所述新任务分配给增量最小的成员设备，所述增量为成员设备已分配所述新任务后的当前已分配任务的总完成时间与其未分配所述新任务时的当前已分配任务的总完成时间的差。
进一步的，所述成员设备为智能移动设备。
本发明还提供一种参与感知系统，包括请求端、服务器端和任务执行端，所述请求端包括至少一个请求设备，用于向所述服务器端发送任务以及从服务器端接收任务执行端返回的执行结果；所述服务器端接收所述请求端的任务，向所述任务执行端分配任务以及接收任务执行端返回的执行结果；所述任务执行端包括多个成员设备，用于并行执行所述服务器端分配来的任务，其中，所述服务器端包括：
初始化模块，用于清空任务执行端的每个成员设备的已分配任务列表，实现系统初始化；
查询模块，用于在服务器端接收到一新任务时，查询任务执行端每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间，从中确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备；
分配模块，用于将所述新任务分配到所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备来执行；
更新模块，用于将所述新任务插入所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的已分配任务列表，并更新其当前已分配任务的总完成时间。
进一步的，所述查询模块包括:
存储单元，用于保存任务执行端的各个成员设备分别执行完各自当前每一项已分配任务的完成时间；
计算单元，用于计算任务执行端每个成员设备执行完各自当前所有已分配任务的总完成时间；
比较单元，用于比较任务执行端所有成员设备的当前已分配任务的总完成时间，找出当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备。
进一步的，所述计算单元还用于当任务执行端的多个成员设备的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，比较假定将所述新任务分配给每个成员设备后每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间的增量，所述分配模块将所述新任务分配给增量最小的成员设备，所述增量为成员设备已分配所述新任务后的当前已分配任务的总完成时间与其未分配所述新任务时的当前已分配任务的总完成时间的差。
进一步的，所述成员设备为智能移动设备。
与现有技术相比，本发明提供的参与感知系统及其任务分配方法，具有以下有益效果：
1、实现一种在线参与感知方式，可部署和实施性更强，适用于规模大的参与感知系统；
2、本发明通过合理分配到来的新任务，在保证智能手机等智能成员设备节能的前提下，使得任务执行端的成员设备总的工作时间的最大值与最小值的差距最小；
3、本发明适用于感知任务分配问题，执行任务时满足同时段的任务在同一成员设备上可并行执行，提高了执行任务的有效性和优越性。
附图说明
图1是现有技术中一种参与感知系统结构的示意图；
图2是本发明具体实施例的参与感知系统的任务分配方法流程图；
图3本发明具体实施例的参与感知系统的任务分配方法流程图；
图4本发明具体实施例的参与感知系统的框架图。
具体实施方式
为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明，然而，本发明可以用不同的形式实现，不应认为只是局限在所述的实施例。
本发明提出一种基于数据感知系统中节能的、公平的感知任务的分配方法。本发明设计的是在线的感知任务分配方法，即任务可以在任何时间到达任务感知系统，一旦任务到达，则系统必须立即将任务分配给某个成员设备（如智能手机等）去完成。任务的规格要求任务完成者完成具体某段时间内的数据感知。来自不同用户的同类任务如果时间重叠则可以在同一成员设备上并行完成。
为了更好的刻画分配过程中节能和公平性这两个相对的目标，本发明提出一种新的目标：最小化成员设备（如智能手机）中总工作时间的最大值。我们假设任务对成员设备无区分，即成员设备能完成任何一种任务。
请参考图2，本发明提出一种参与感知系统的任务分配方法，包括以下步骤：
（a）初始化，清空任务执行端的每个成员设备的已分配任务列表；
（b）接收到一新任务时，查询任务执行端每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间，从中确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备；
（c）将所述新任务分配到所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备来执行；
（d）将所述新任务插入所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的已分配任务列表，并更新其当前已分配任务的总完成时间；
（e）接收另一新任务，重复步骤（b）至（d），直到不再接收新任务为止。
其中，在步骤（b）中，所述确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的过程包括:
保存任务执行端的各个成员设备分别执行完各自当前每一项已分配任务的完成时间；
计算任务执行端每个成员设备执行完各自当前所有已分配任务的总完成时间；
比较任务执行端所有成员设备的当前已分配任务的总完成时间，找出当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备。
进一步的，在步骤（b）中，当任务执行端的多个成员设备的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，则比较假定将所述新任务分配给每个成员设备后每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间的增量，确定增量最小的成员设备；在步骤（c）中，将所述新任务分配给增量最小的成员设备，所述增量为成员设备已分配所述新任务后的当前已分配任务的总完成时间与其未分配所述新任务时的当前已分配任务的总完成时间的差，即成员设备分配所述新任务前后的当前已分配任务的总完成时间之差。
请参考图3，下面以成员设备为智能手机为例，详细说明本发明的任务分配方法，具体包括：
首先，系统初始化，清空每个成员智能手机的任务列表；
接着，系统感知新任务并分配新任务，每个智能手机执行已分配任务，当第t个新任务rt到来时，执行以下步骤：
步骤一：计算每个智能手机当前已分配任务的总完成时间，记为lt-1；
步骤二：判断是否存在多个智能手机的当前已分配任务的总完成时间相同且最小，若无，则执行步骤五；若有，则执行步骤三；
步骤三：计算将任务rt分配给每个智能手机后，各智能手机的新的当前已分配任务的总完成时间lt，进一步计算每部智能手机被分配任务rt前后的当前已分配任务的总完成时间的增量D，即D=lt-lt-1；
步骤四：将任务rt分配给增量D最小的智能手机；
步骤五：将任务rt分配给当前已分配任务的总完成时间lt-1最小的智能手机；
步骤六：将任务rt插入分配到的智能手机的已分配任务列表中，并更新智能手机的当前已分配任务的总完成时间；
步骤七：判断系统接收的任务均分配完毕，若是，结束；若否，重复步骤一至七，直到分配结束。
在实际应用中，感知任务通常需要感知某段时间的数据，比如收集上海虹桥区下午3点到5点的空气质量数据。不同的感知任务可以同时被同一部智能手机一起执行，即分配到同一部智能手机上的任务可以并行执行。系统感知到该收集任务，此时系统计算每个智能手机当前已分配任务的总完成时间，将该收集任务分配给当前已分配任务的总完成时间最小的智能手机来执行，当存在多个智能手机的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，计算将该收集任务分配给每个智能手机前后，各智能手机的当前已分配任务的总完成时间的增量，将该收集任务分配给增量最小的智能手机来执行，将该收集任务插入该智能手机的已分配任务列表中，并更新该智能手机的当前已分配任务的总完成时间。
由此可见，本发明提供的一种参与感知系统的任务分配方法，是一种在线的感知任务分配方法，即一旦任务到达，系统立即将新任务分配给当前已分配任务总完成时间最短的成员设备去完成，进而使得成员设备总的工作时间的最大值与最小值的差距最小，可部署和实施性更强，适用于大规模参与感知系统的部署和运行。
请参考图4，本发明还提供一种参与感知系统，包括请求端、服务器端和任务执行端，所述请求端包括至少一个请求设备，用于向所述服务器端发送任务以及从服务器端接收任务执行端返回的执行结果；所述服务器端接收所述请求端的任务，向所述任务执行端分配任务以及接收任务执行端返回的执行结果；所述任务执行端包括多个成员设备，用于并行执行所述服务器端分配来的任务，其中，所述服务器端包括：
初始化模块，用于清空任务执行端的每个成员设备的已分配任务列表，实现系统初始化；
查询模块，用于在服务器端接收到一新任务时，查询任务执行端每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间，从中确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备；
分配模块，用于将所述新任务分配到所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备来执行；
更新模块，用于将所述新任务插入所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的已分配任务列表，并更新其当前已分配任务的总完成时间。
其中，所述查询模块包括:
存储单元，用于保存任务执行端的各个成员设备分别执行完各自当前每一项已分配任务的完成时间；
计算单元，用于计算任务执行端每个成员设备执行完各自当前所有已分配任务的总完成时间；
比较单元，用于比较任务执行端所有成员设备的当前已分配任务的总完成时间，找出当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备。
进一步的，所述计算单元还用于当任务执行端的多个成员设备的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，比较假定将所述新任务分配给每个成员设备后每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间的增量，所述分配模块将所述新任务分配给增量最小的成员设备，所述增量为成员设备已分配所述新任务后的当前已分配任务的总完成时间与其未分配所述新任务时的当前已分配任务的总完成时间的差。
综上所述，本发明提供一种参与感知系统及其任务分配方法，是一种在线的感知任务分配系统及方法，即一旦任务到达，系统立即将新任务分配给当前已分配任务总完成时间最短的成员设备去完成，使得成员设备总的工作时间的最大值与最小值的差距最小，可部署和实施性更强，适用于大规模参与感知系统的部署和运行。
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种参与感知系统的任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
（a）初始化，清空任务执行端的每个成员设备的已分配任务列表；
（b）接收到一新任务时，查询任务执行端每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间，从中确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备；
（c）将所述新任务分配到所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备来执行；
（d）将所述新任务插入所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的已分配任务列表，并更新其当前已分配任务的总完成时间；
（e）接收另一新任务，重复步骤（b）至（d），直到不再接收新任务为止。
2.如权利要求1所述的参与感知系统的任务分配方法，其特征在于，所述任务执行端的每个成员设备能够同时执行多个任务。
3.如权利要求2所述的参与感知系统的任务分配方法，其特征在于，在步骤（b）中，所述确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的过程包括:
保存任务执行端的各个成员设备分别执行完各自当前每一项已分配任务的完成时间；
计算任务执行端每个成员设备执行完各自当前所有已分配任务的总完成时间；
比较任务执行端所有成员设备的当前已分配任务的总完成时间，找出当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备。
4.如权利要求3所述的参与感知系统的任务分配方法，其特征在于，在步骤（b）中，当任务执行端的多个成员设备的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，则比较假定将所述新任务分配给每个成员设备后每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间的增量，确定增量最小的成员设备；在步骤（c）中，将所述新任务分配给增量最小的成员设备，所述增量为成员设备已分配所述新任务后的当前已分配任务的总完成时间与其未分配所述新任务时的当前已分配任务的总完成时间的差。
5.如权利要求1所述的参与感知系统的任务分配方法，其特征在于，所述成员设备为智能移动设备。
6.一种参与感知系统，包括请求端、服务器端和任务执行端，所述请求端包括至少一个请求设备，用于向所述服务器端发送任务以及从服务器端接收任务执行端返回的执行结果；所述服务器端接收所述请求端的任务，向所述任务执行端分配任务以及接收任务执行端返回的执行结果；所述任务执行端包括多个成员设备，用于并行执行所述服务器端分配来的任务，其特征在于，所述服务器端包括：
初始化模块，用于清空任务执行端的每个成员设备的已分配任务列表，实现系统初始化；
查询模块，用于在服务器端接收到一新任务时，查询任务执行端每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间，从中确定当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备；
分配模块，用于将所述新任务分配到所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备来执行；
更新模块，用于将所述新任务插入所述当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备的已分配任务列表，并更新其当前已分配任务的总完成时间。
7.如权利要求6所述的参与感知系统，其特征在于，所述查询模块包括:
存储单元，用于保存任务执行端的各个成员设备分别执行完各自当前每一项已分配任务的完成时间；
计算单元，用于计算任务执行端每个成员设备执行完各自当前所有已分配任务的总完成时间；
比较单元，用于比较任务执行端所有成员设备的当前已分配任务的总完成时间，找出当前已分配任务的总完成时间最小的成员设备。
8.如权利要求7所述的参与感知系统，其特征在于，所述计算单元还用于当任务执行端的多个成员设备的当前已分配任务的总完成时间相同且最小时，比较假定将所述新任务分配给每个成员设备后每个成员设备的当前已分配任务的总完成时间的增量，所述分配模块将所述新任务分配给增量最小的成员设备，所述增量为成员设备已分配所述新任务后的当前已分配任务的总完成时间与其未分配所述新任务时的当前已分配任务的总完成时间的差。
9.如权利要求6所述的参与感知系统，其特征在于，所述成员设备为智能移动设备。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |