CN109104470B - 一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法 - Google Patents

一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，属于共享机制下的任务划分方法方向，部分车辆由于目的地不同会从一个区域进入另一个区域，交换相邻区域边界处的交通流信息；将每台处理机对应的计算任务以一个原子或节点来表示，原子核量数表示理想状态下负载均衡的负载量，原子的电子数表示其计算负载量，仿真车辆迁移则模拟原子的得失电子过程，节点的计算范围则根据原子间的作用力移动，原子的有效区域交叉重叠最终形成所需要的空间划分结果。本发明通过建立离子化模型、计算节点间的负载，使得任务均衡调度的决策和信息进行提前共享，减少节点间的信息交换所引起的时延，加快节点间数据迁移，降低了因数据迁移而引起抖动性的问题。

Description

一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法
技术领域
本发明属于共享机制下的任务划分方法方向，具体涉及一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法。
背景技术
对于一个分布式交通仿真系统而言，多个节点间的任务划分和动态的任务分配调度，很大程度上影响着系统的性能，因而一直受到人们的关注。各国的研究人员对此进行了相关研究，提出了一些任务划分算法，但多数研究者用固定的等空间划分来实现任务的划分而没有考虑到由于虚拟车辆的分布不均引起的负载不均衡问题，忽略了虚拟车辆的动态性，随着仿真的推演，主机间的负载将会失去平衡。有的研究者考虑到了动态的平衡问题，但多数是把单个的结点负载量作为结点负载均衡分配的依据，忽略了仿真车辆在任务划分后的迁移和仿真车辆信息在节点间的信息传输问题，而且使得节点间的通信量大大增加，从而导致算法的实现效果不够理想。
发明内容
根据以上现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是提出一种基于共享机制的最小通讯的负载平衡方法，通过建立离子化模型、计算节点间的负载，使得任务均衡调度的决策和信息进行提前共享，减少节点间的信息交换所引起的时延，加快节点间数据迁移，降低了因数据迁移而引起抖动性的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，采用区域分解的任务划分方法,把计算任务分为等量的几部分,然后分别由集群系统中的PC机进行仿真计算,最后汇总输出仿真结果；在仿真过程中,部分车辆由于目的地不同会从一个区域进入另一个区域，交换相邻区域边界处的交通流信息；将每台处理机对应的计算任务以一个原子或节点来表示，原子核量数表示理想状态下负载均衡的负载量，原子的电子数表示其计算负载量，仿真车辆迁移则模拟原子的得失电子过程，节点的计算范围则根据原子间的作用力移动，原子的有效区域交叉重叠最终形成所需要的空间划分结果。
上述方法中，区域都有一个或几个与其连接的区域，称为区域的邻域，当任意两个原子之间互为邻域时，对于两个节点pi和pj的pi∩pj区域中仿真车辆Q的归属权由负载量qi与负载量qj对Q的作用效果的大小决定。计算任务区域内任意仿真车辆至少被一个节点感知，对有限圆的条件下完成区域的完全覆盖。当两个节点所在的距离不大于两个节点的半径之和时，则两个节点存在一个连通区域。
上述方法中，如果一个周期内节点pi半径为Ris，下一周期其半径为Ris'则：
Figure GDA0003078484050000021
其中δ为小于1的浮点数，代表原子的膨胀速度系数；
Figure GDA0003078484050000022
为每个原子的核子数；qi为原子i所具有的电子数。判断原子间是否相交，如果不相交，负载量qi和qj根据电子量的大小移动，原子的半径发生变化。本发明中使用负载任务量的方差衡量节点间的负载平衡。原子按照自身的负载量来进行半径的扩大或缩小，同时根据邻接原子的相互作用效果的大小来调整原子之间的相对位置。
本发明有益效果是:根据交通网络仿真的并行特征和不同仿真区域计算相关性不强的特点,采用域分解的任务划分方法,把计算任务分为等量的几部分,然后分别由集群系统中的PC机进行仿真计算,最后汇总输出仿真结果。在仿真过程中,部分车辆由于目的地不同会从一个区域进入另一个区域。这时就需要交换相邻区域边界处的交通流信息,以保持不同区域仿真的一致性。如果能将相邻的节点实现信息的提前共享，平衡系统在进行任务分配时就可以提前，这样可以避免节点间因信息的传递、交换等而引起的时延，从而使节点间的计算时间大大缩短，节点的负载均衡的性能得到较大提高。
附图说明
下面对本说明书附图所表达的内容及图中的标记作简要说明：
图1是本发明的具体实施方式的互为邻接区域的两个类等势体的示意图。
图2是本发明的具体实施方式的原子间相互作用示意的示意图。
图3是本发明的具体实施方式的原子间的邻接关系的示意图。
图4是本发明的具体实施方式的“离子化”模型的节点负载量。
图5是本发明的具体实施方式的“水立方”模型节点的负载量。
图6是本发明的具体实施方式的“离子化”模型与“水立方”模型节点负载量比较。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法：根据交通网络仿真的并行特征和不同仿真区域计算相关性不强的特点,采用域分解的任务划分方法,把计算任务分为等量的几部分,然后分别由集群系统中的PC机进行仿真计算,最后汇总输出仿真结果。在仿真过程中,部分车辆由于目的地不同会从一个区域进入另一个区域。这时就需要交换相邻区域边界处的交通流信息,以保持不同区域仿真的一致性。如果能将相邻的节点实现信息的提前共享，平衡系统在进行任务分配时就可以提前，这样可以避免节点间因信息的传递、交换等而引起的时延，从而使节点间的计算时间大大缩短，节点的负载均衡的性能得到较大提高，基于这一思想，本发明提出了一种模拟原子到离子变化过程划分模型。将每台处理机对应的计算任务(即计算空间)以一个原子来表示，原子核量数表示理想状态下负载均衡的负载量，原子的电子数表示其计算负载量，仿真车辆迁移则模拟原子的得失电子过程，节点的计算范围则根据原子间的作用力移动，原子的有效区域可以交叉重叠最终形成所需要的空间划分结果。
假设任务区内的车辆集为D＝(ai，a2，…an)，其中n为待仿真车辆数；车辆仿真的处理节点(本文称为原子)集合为P＝(p1，p2…pm),其中m为节点数；仿真任务分配给每个原子的任务量为Ai＝{a1，a2，…a[n/m]}i∈[1,m]，
Figure GDA0003078484050000031
为每个原子的核子数；qi为原子当前周期的负载量，i∈[1,m]；原子的有效半径为Rs，节点pi的有效感知区域
Figure GDA0003078484050000032
对于任务区内的任务划分的初始化则采用温俊、蒋杰等人的“异构无线传感器网络的转发连通覆盖方法”。
定义1(完全覆盖性)：任务区域内任意仿真车辆至少被一个节点感知，对有限圆的条件下可以实现区域的完全覆盖。
定义2(原子的连通性)：若对于Ai中的任意两个顶点,至少存在一条连接它们的路径,则称区域Ai是连通的。
当两个节点所在的距离不大于两个节点的半径之和时，则两个节点存在一个连通区域，即对应共享区域，b(eij)为共享区域eij，共享区域的有效值简记为bij，矩阵[bij]则为所有节点的相通的有效值(0＜i,j≤n)，c(ij)为独自计算量的值简记cij，矩阵[cij]为节点的独自负载量。
定义3：设一个周期内节点pi半径为Ris，下一周期其半径为Ris'则：
Figure GDA0003078484050000033
其中δ为小于1的浮点数，代表原子的膨胀速度系数，同时也描述了划分算法的收敛速度，其取值要视车辆分布的密度和均匀程度而定。
定义4：区域都有一个或几个与其连接的区域，称为区域的邻域(如图3所示)。当任意两个原子之间互为邻域时(如下图1所示)，对于两个节点pi和pj的pi∩pj区域中仿真车辆Q的归属权由负载量qi与负载量qj对Q的作用效果
Figure GDA0003078484050000041
与
Figure GDA0003078484050000042
的值的大小决定：其中riQ表示原子核与电子间的距离，其中，qi、qj分别为原子i和j所具有的电子数。
Figure GDA0003078484050000043
定义5：判断原子间是否相交，如果不相交，负载量qi和qj根据电子量的大小移动，原子的半径发生变化，如图2所示。
假设原子之间的相互作用效果为：
Figure GDA0003078484050000044
表示在某一周期内原子i对原子j的作用强度。qi表示原子i所具有的电子数，rij表示原子i与j原子之间的欧式距离，K表示一个常量且0≤i,j≤N。
若原子间互不相交，半径Ri将按照定义3的式子进行变化，直至其所拥有的“仿真车辆数”qi与平均值
Figure GDA0003078484050000045
相同。定义相邻的原子之间的移动如下：
Figure GDA0003078484050000046
在上述三个式子中qi和qj是否移动则根据其所具有的电子量的大小进行移动，半径变化则依据定义4中半径公式进行变化。
定义6：使用负载任务量的方差衡量节点间的负载平衡。
一个节点在第i周期内负载量用
Figure GDA0003078484050000047
表示，其中
Figure GDA0003078484050000048
表示周期内计算负载量，
Figure GDA0003078484050000049
表示周期内耦合带来的通信负载量；
节点在i周期的综合负载指标，衡量节点间的负载平衡我们用负载任务量的方差：
Figure GDA00030784840500000410
方差S值越小说明其任务分配的越均衡。
该模型算法在每个迭代周期中，原子按照自身的负载量来进行半径的扩大或缩小，同时根据邻接原子的相互作用效果的大小来调整原子之间的相对位置，具体算法描述如下：
Begin
根据定义1将任务区域进行初始化设置计算周期时长
For任务i(1≤i≤n)
从各个节点获得基本负载的指标，将基本负载指标组装成负载向量，此时计算节点的综合负载向量可以表示为：
Figure GDA0003078484050000051
For主机k(1≤k≤n)
For主机h(1≤h≤N且h≠k)
IF节点
Figure GDA00030784840500000510
根据定义4计算交集中仿真车辆的归属权；并根据定义4计算Rk和Rh，根据定义3计算
Figure GDA0003078484050000053
和
Figure GDA0003078484050000054
值的大小进行移动，根据定义4、定义5及定义6计算相关参数并做出相应的调整；
Else IF节点
Figure GDA0003078484050000055
IF
Figure GDA0003078484050000056
或
Figure GDA0003078484050000057
并根据定义4计算Rk和Rh；根据定义3计算
Figure GDA0003078484050000058
和
Figure GDA0003078484050000059
值的大小进行移动，根据定义4、定义5及定义6计算相关参数并做出相应的调整；
End IF
End IF
End For
End For
EndFor
本发明提供的基于共享机制的最小通信负载平衡方法有以下几个特点：
(1)采用“离子化”模型，可以很好地实现分布式并行交通仿真实验中任务的均衡划分。
(2)每个节点的负载任务分为两个部分：节点自身的计算负载和节点间的通讯负载。
(3)基于共享机制的负载平衡方法使得任务均衡调度的决策和信息进行提前共享，减少节点间的信息交换所引起的时延，加快节点间数据迁移，降低了因数据迁移而引起抖动性的问题，从而提高了分布式交通仿真系统的效率。
为了评估本文的负载平衡算法和负载平衡结构的有效性，我们在800×600像素的二维空间内不均匀生成大约12000个车辆，以5×5的滑动窗口来确定车辆分布密集点，方法中δ取值为0.1，K取值为1，因为一个车辆在主机间的跃迁开销往往远大于计算一个周期内一个车辆仿真计算开销。在这里通信系数为5。另外，我们以相同的车辆分布，采用现有技术中阐述的基于水立方模型来划分空间，最终结果如下表所示：
表1节点间计算周期平均数值
Figure GDA0003078484050000061
在上述的实验中“离子化”模型(图4)相对于“水立方”模型(图5)通讯负载相对较少，(图6)中“离子化”模型通信负载量所有处理机中最大负载约为1400单位，其方差S＝19545.67。而“水立方”模型最大负载约为1500单位，其方差S＝27445，从方差值可知“离子化”模型的负载更趋于均衡，离子化模型(表1)节点的平均周期相对较短，因此“离子化”模型达到预期效果。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，其特征在于，采用区域分解的任务划分方法,把计算任务分为等量的几部分,然后分别由集群系统中的PC机进行仿真计算,最后汇总输出仿真结果；在仿真过程中,部分车辆由于目的地不同会从一个区域进入另一个区域，交换相邻区域边界处的交通流信息；将每台处理机对应的计算任务以一个原子或节点来表示，原子核量数表示理想状态下负载均衡的负载量，原子的电子数表示其计算负载量，仿真车辆迁移则模拟原子的得失电子过程，节点的计算范围则根据原子间的作用力移动，原子的有效区域交叉重叠最终形成所需要的空间划分结果；
如果一个周期内节点pi半径为Ris，下一周期其半径为Ris'则：
Figure FDA0003078484040000011
其中δ为小于1的浮点数，代表原子的膨胀速度系数；
Figure FDA0003078484040000012
为每个原子的核子数；qi为原子i所具有的电子数；
区域都有一个或几个与其连接的区域，称为区域的邻域，当任意两个原子之间互为邻域时，对于两个节点pi和pj的pi∩pj区域中仿真车辆Q的归属权由负载量qi与负载量qj对Q的作用效果
Figure FDA0003078484040000013
与
Figure FDA0003078484040000014
的值的大小决定：其中riQ表示原子核与电子间的距离，其中，qi、qj分别为原子i和j所具有的电子数；
Figure FDA0003078484040000015
判断原子间是否相交，如果不相交，负载量qi和qj根据电子量的大小移动，原子的半径发生变化；
原子之间的相互作用效果为：
Figure FDA0003078484040000016
表示在某一周期内原子i对原子j的作用强度，qi表示原子i所具有的电子数，rij表示原子i与j原子之间的欧式距离，K表示一个常量且0≤i,j≤N；
若原子间互不相交，半径Ri将按照公式(4)的式子进行变化，直至其所拥有的“仿真车辆数”qi与平均值
Figure FDA0003078484040000017
相同，定义相邻的原子之间的移动如下：
Figure FDA0003078484040000021
在上述三个式子中qi和qj是否移动则根据其所具有的电子量的大小进行移动；
一个节点在第i周期内负载量用
Figure FDA0003078484040000022
表示，其中
Figure FDA0003078484040000023
表示周期内计算负载量，
Figure FDA0003078484040000024
表示周期内耦合带来的通信负载量；
节点在i周期的综合负载指标，衡量节点间的负载平衡我们用负载任务量的方差：
Figure FDA0003078484040000025
方差S值越小表示其任务分配的越均衡。
2.根据权利要求1所述的基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，其特征在于，计算任务区域内任意仿真车辆至少被一个节点感知，对有限圆的条件下完成区域的完全覆盖。
3.根据权利要求1所述的基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，其特征在于，当两个节点所在的距离不大于两个节点的半径之和时，则两个节点存在一个连通区域。
4.根据权利要求1所述的基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，其特征在于，使用负载任务量的方差大小衡量节点间的负载平衡。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于共享机制的最小通讯负载平衡方法，其特征在于，原子按照自身的负载量来进行半径的扩大或缩小，同时根据邻接原子的相互作用效果的大小来调整原子之间的相对位置。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102087616A (zh) * 2011-01-07 2011-06-08 同济大学 空间计算并行化负载平衡方法
CN104360896A (zh) * 2014-12-04 2015-02-18 北京航空航天大学 一种基于gpu集群的并行流体仿真加速方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7233331B2 (en) * 2000-03-16 2007-06-19 Square Enix Co., Ltd. Parallel object task engine and processing method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102087616A (zh) * 2011-01-07 2011-06-08 同济大学 空间计算并行化负载平衡方法
CN104360896A (zh) * 2014-12-04 2015-02-18 北京航空航天大学 一种基于gpu集群的并行流体仿真加速方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
并行交通仿真模型及关键算法研究;倪安宁;《工程科技Ⅱ辑》;20070930;正文第47-49页 *
异构无线传感器网络的转发连通覆盖方法;温俊 等;《软件学报》;20100930;全文 *

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