CN115604200A - 面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法 - Google Patents

面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115604200A
CN115604200A CN202211230153.6A CN202211230153A CN115604200A CN 115604200 A CN115604200 A CN 115604200A CN 202211230153 A CN202211230153 A CN 202211230153A CN 115604200 A CN115604200 A CN 115604200A
Authority
CN
China
Prior art keywords
flow
node
value
time
flows
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211230153.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115604200B (zh
Inventor
袁亚洲
李文凯
刘成
关新平
张群亮
马锴
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yanshan University
Original Assignee
Yanshan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yanshan University filed Critical Yanshan University
Priority to CN202211230153.6A priority Critical patent/CN115604200B/zh
Publication of CN115604200A publication Critical patent/CN115604200A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115604200B publication Critical patent/CN115604200B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/70—Admission control; Resource allocation
    • H04L47/80—Actions related to the user profile or the type of traffic
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/21—Flow control; Congestion control using leaky-bucket
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/50—Queue scheduling
    • H04L47/62—Queue scheduling characterised by scheduling criteria
    • H04L47/625—Queue scheduling characterised by scheduling criteria for service slots or service orders
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，属于工业物联网时间敏感网络技术领域，步骤包括：基于有向图的网络拓扑模型的构建；综合节点参数的混合流量模型的构建；基于数据包长度可变的漏桶算法计算混合流量的延迟边界；基于广播形式传输的混合流量路由约束的构建；防止混合流相互干扰、对流分配的网络资源限制和满足流的截止时间的要求的综合调度约束的构建；综合路由和流延迟边界的目标函数构建以及多路径下混合流量优先级分配问题的求解。本发明在保证混合流量延时的前提下，使得整个网络流量的延时之和最小，提升了网络的整体性能，解决混合流量在异步流量整形器所构成的复杂网络下的多路径动态优先级分配问题。

Description

面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法
技术领域
本发明涉及工业物联网时间敏感网络技术领域，尤其是一种面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法。
背景技术
面对热轧产线上日益增长的业务需求，例如产品种类不断扩展、产品规格不断扩展、产品强度不断提高和产品质量要求不断提高等，传统的热轧产线各个子系统相互独立的网络环境已经不能很好满足生产控制的需求，这些动态业务需求的增长对热轧产线上原有的轧制设备和自动化控制系统都提出了更高的要求，不仅要求热轧产线提供更精确的轧制温度、冷却速度等控制，还需要热轧产线各个设备的协同通信。在热轧产线中存在着大量智能仪表、传感器、控制器、执行设备等，这些设备组成了热轧产线控制系统和监控系统，实现了热轧产线复杂的生产过程。由于各个系统之间没有实现有效的协同通信，导致通信网络相互隔离使得各个系统形成了信息孤岛。热轧生产线的全过程的网络协同通信系统，对于提高产线控制水平，实现一定范围的柔性制造控制，降低控制成本，实现可持续稳定的控制系统，具有重要的意义。为了实现热轧产线的多元性、相关性、整体性，热轧产线的数据协同管理、高度集成智能化是必不可少的。
热轧生产线的全过程的网络协同通信系统的需求使得热轧产线大量智能仪表、传感器、控制器等设备在同一网络环境下大量部署，导致带宽需求的增加，以及在这些大量的数据中还有着复杂的数据传输优先级的需求。这不仅要求通信网络需要充分利用通信带宽，还要求通信网络提供关键数据可靠性的保障。尽管在时间敏感网络中存在一些时间驱动的方法，如时间感知整形器，对于周期性流量拥有更低的传输时延，但是时间感知整形器不仅存在保护带宽使得带宽利用率较低，而且依赖在网络中所有交换机、终端设备和应用软件之间进行全局时间同步。这种依靠全局时钟同步的通信方法的最大限制是对全局时钟可用性的强烈依赖，例如，时间同步信号的丢失或同步失败将导致数据通信异常甚至可能导致整个通信网络的崩溃。交换机之间要求进行严格的时间同步，因此时间感知整形器在热轧产线复杂的网络环境中难以进行部署。
基于紧急程度调度器的异步流量整形器是一种新的保证数据实时性的途径，不依赖全局时间同步来进行流量的调度决策。异步流量整形器基于紧急度的调度器，这是一种异步排队算法，结合了交错整形和严格优先级队列，不仅能够提供低延迟的网络传输服务，而且在处理混合业务流方面具有较好的灵活性。异步流量整形器使用本地时间运行使其有着更高的可扩展性，使用的是高流量的漏桶约束流量模型，即比周期性流量模型更具备复杂网络环境的适应性，提供实时性的同时保证带宽利用率。这些特性使异步流量整形器能够适用于分布式应用环境。
在热轧生产线全过程网络协同通信系统的底层使用异步流量整形器提高网络的灵活性和可靠性。在热轧生产线全过程网络协同通信系统这种复杂网络中，混合流量的路由选择与流量的调度是密切关联的，因为流量的路由选择会影响流量的调度，反之亦然。因此有必要同时考虑混合流量的路由和调度以提升网络整体性能。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，综合考虑了路由和流量的延迟边界，进行优化整个网络，在保证混合流量延时的前提下，使得整个网络流量的延时之和最小，提升了网络的整体性能，解决混合流量在异步流量整形器所构成的复杂网络下的多路径动态优先级分配问题。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，包括以下步骤：
步骤一，基于有向图的网络拓扑模型的构建；
步骤二，综合节点参数的混合流量模型的构建；
步骤三，基于数据包长度可变的漏桶算法计算混合流量的延迟边界；
步骤四，基于广播形式传输的混合流量路由约束的构建；
步骤五，防止混合流相互干扰、对流分配的网络资源限制和满足流的截止时间的要求的综合调度约束的构建；
步骤六，综合路由和流延迟边界的目标函数构建以及多路径下混合流量优先级分配问题的求解。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤一中，时间敏感网络拓扑建模为有向图G(V,E)，V＝SW∪ES，E＝{(vi,vj)|vi,vj∈V}；
其中，V是节点集合，由交换机节点集合SW和终端节点集合ES构成，E是网络链路集合，vi和vj分别为节点集合V中任意节点。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤二中，混合流量模型中混合流量由五元组
Figure BDA0003881305670000031
表示，其中，sk表示流fk的源节点、dk表示流fk的目的节点、lk表示流fk的最大帧长度、rk表示流fk的流速、
Figure BDA0003881305670000032
表示流fk的截止时间；
混合流量模型中节点参数由二元组<ri,qi>表示，其中，ri表示节点vi端口速度、qi表示节点vi共享队列数量；
混合流量模型中
Figure BDA0003881305670000033
为一个布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000034
值为1，当流fk没有经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000041
值为0。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤三中，在基于数据包长度可变的漏桶算法的异步流量整形器所构成的网络中流fk的延迟边界计算公式如下：
流fk除最后一跳以外的每一跳延迟边界计算为：
Figure BDA0003881305670000042
流fk最后一跳延迟边界计算为：
Figure BDA0003881305670000043
其中，
Figure BDA0003881305670000044
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000045
F为流的集合,
Figure BDA0003881305670000046
为链路传输延迟，
Figure BDA0003881305670000047
表示优先级与
Figure BDA0003881305670000048
相等的流的集合不包括fk，
Figure BDA0003881305670000049
表示优先级比
Figure BDA00038813056700000410
高的流的集合
Figure BDA00038813056700000411
为优先级比
Figure BDA00038813056700000412
低的流的最大帧长度，lmin(fk)为流fk的最小帧长度。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤四中，路由约束的构建如下：
对于流fk没有流入源节点的路径约束：
Figure BDA00038813056700000413
其中，
Figure BDA00038813056700000414
为布尔变量，当流fk经过(vi,sk)时
Figure BDA00038813056700000415
值为1，反之值为0；对于流fk至少有一条流出源节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000051
其中，
Figure BDA0003881305670000052
为布尔变量，当流fk经过(sk,vj)时
Figure BDA0003881305670000053
值为1，反之值为0；对于流fk最多一条流入交换机节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000054
其中，
Figure BDA0003881305670000055
为布尔变量，当流fk经过(vi,ck)时
Figure BDA0003881305670000056
值为1，反之值为0；对于流fk至少一条流出交换机节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000057
其中，
Figure BDA0003881305670000058
为布尔变量，当流fk经过(ck,vj)时
Figure BDA0003881305670000059
值为1，反之值为0；对于流fk一条流入目的节点的路径约束：
Figure BDA00038813056700000510
其中，
Figure BDA00038813056700000511
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure BDA00038813056700000512
值为1，反之值为0；对于流fk没有流出目的节点的路径约束：
Figure BDA00038813056700000513
其中，
Figure BDA00038813056700000514
为布尔变量，当流fk经过(dk,vj)时
Figure BDA00038813056700000515
值为1，反之值为0；对于流fk不存在形成回路的路径约束：
Figure BDA00038813056700000516
其中，
Figure BDA00038813056700000517
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA00038813056700000518
值为1，反之值为0，S为节点集合V的子集，|S|表示集合S中节点数量。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤五中，调度约束的构建如下：
对于网络中所有节点流入流速和流出流速都不大于该节点流速约束：
Figure BDA0003881305670000061
其中，
Figure BDA0003881305670000062
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000063
值为1，反之值为0，rk表示流fk的流速，ri表示节点vi端口速度，F为流的集合；
对于网络中所有节点流入流出流的数量不大于交换机共享队列数量约束：
Figure BDA0003881305670000064
其中，qi表示节点vi共享队列数量；
对于流延迟边界满足截止时间的要求约束：
Figure BDA0003881305670000065
其中，
Figure BDA0003881305670000066
为链路传输延迟，
Figure BDA0003881305670000067
表示流fk的截止时间，
Figure BDA0003881305670000068
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000069
表示在节点ei中流fk的优先级，ei和ej为节点集合V中去除流fk的目的节点后的任意节点，
Figure BDA00038813056700000610
为布尔变量，当流fk经过(ei,ej)时
Figure BDA00038813056700000611
值为1，反之值为0，
Figure BDA00038813056700000612
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure BDA00038813056700000613
值为1，反之值为0，
Figure BDA00038813056700000614
为布尔变量。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤六中，目标函数构建如下：
Figure BDA00038813056700000615
其中，F为流的集合，ei和ej为节点集合V中去除流fk的目的节点后的任意节点，
Figure BDA0003881305670000071
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000072
表示在节点ei中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000073
为布尔变量，当流fk经过(ei,ej)时
Figure BDA0003881305670000074
值为1，反之值为0，
Figure BDA0003881305670000075
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure BDA0003881305670000076
值为1，反之值为0。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
1、本发明综合考虑了路由和流量的延迟边界，进行优化整个网络，在保证混合流量延时的前提下，使得整个网络流量的延时之和最小，提升了网络的整体性能，解决混合流量在异步流量整形器所构成的复杂网络下的多路径动态优先级分配问题。
2、现有技术未考虑结合路径优化，即使用预先指定的最短路径，而这种综合调度方法随着流数量的增加时，会使得关键路径上一些高优先级的时间敏感流量无法进行调度；而本发明通过设置步骤四，综合考虑结合路径优化，即不使用预先指定的最短路径，不会随着流数量的增加，导致关键路径上一些高优先级的时间敏感流量无法进行调度，而是流的路径选择跟随网络拓扑以及流的数量变化能得到比指定的最短路径更优的解，扩大了解的空间。
3、本发明通过设置步骤五，综合考虑混合流量的端对端延迟、异步流量整形器的端口流速和异步流量整形器的共享队列数量等，为混合流量提供了最大延迟保证，满足混合流量的调度要求，同时实现对每条流所分配到资源的限制，使得调度更合理。
4、本发明通过设置步骤六，目标函数实现为网络中混合流量延迟边界之和，即不止考虑单条流的延迟边界而是综合考虑整个网络的延迟边界，进而能实现优化整个网络，增加了网络中能容纳的流数量，使整个网络的资源分配更为合理，提升了网络的整体性能。
附图说明
图1是本发明具有k条流的面向轧制产线设备协同的异步流量整形与路径优化联合设计方法的分配模型。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明：
根据如图1所示的具有k条流的面向轧制产线设备协同的异步流量整形与路径优化联合设计方法的分配模型，面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，包括以下步骤：
步骤一，基于有向图的网络拓扑模型的构建；
时间敏感网络拓扑建模为有向图G(V,E)，V＝SW∪ES，E＝{(vi,vj)|vi,vj∈V}；
其中，V是节点集合，由交换机节点集合SW和终端节点集合ES构成，E是网络链路集合，vi和vj分别为节点集合V中任意节点。
步骤二，综合节点参数的混合流量模型的构建；
混合流量模型中混合流量由五元组
Figure BDA0003881305670000081
表示，其中，sk表示流fk的源节点、dk表示流fk的目的节点、lk表示流fk的最大帧长度、rk表示流fk的流速、
Figure BDA0003881305670000082
表示流fk的截止时间；
混合流量模型中节点参数由二元组<ri,qi>表示，其中，ri表示节点vi端口速度、qi表示节点vi共享队列数量；
混合流量模型中
Figure BDA0003881305670000083
为一个布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000084
值为1，当流fk没有经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000085
值为0。
步骤三，基于数据包长度可变的漏桶算法计算混合流量的延迟边界；
异步流量整形器的交错整形算法使用数据包长度可变的漏桶算法，对于经过异步流量整形器的混合流量要求满足漏桶传输限制，即经过异步流量整形器的流fk在任意时间t内漏桶泄露数据量与突发流量大小之和不小于这段时间流fk累计数据量；每个异步流量整形器中都有一组先到先服务的共享队列，每个队列都与一个流量类型和一个内部优先级相关联，由严格的优先级传输选择方案对这组共享队列的传输进行仲裁，即异步流量整形器可以经济高效地提供异步流量调节；通过这种使用交错整形算法和严格优先级队列相结合的方式，相当于在网络中启用了每跳流量的优先级调节，提高了流量调度的灵活性，从而避免了混合流在穿越复杂网络时形成突发性流量；在异步流量整形器构成的网络中流fk的延迟边界计算公式如下：
流fk除最后一跳以外的每一跳延迟边界计算为：
Figure BDA0003881305670000091
流fk最后一跳延迟边界计算为：
Figure BDA0003881305670000092
其中，
Figure BDA0003881305670000093
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000094
F为流的集合,
Figure BDA0003881305670000095
为链路传输延迟，
Figure BDA0003881305670000096
表示优先级与
Figure BDA0003881305670000097
相等的流的集合不包括fk，
Figure BDA0003881305670000098
表示优先级比
Figure BDA0003881305670000099
高的流的集合
Figure BDA00038813056700000910
为优先级比
Figure BDA00038813056700000911
低的流的最大帧长度，lmin(fk)为流fk的最小帧长度。
步骤四，基于广播形式传输的混合流量路由约束的构建；
路由约束规定了流量在网络上必须进行连续传输，确保所有的流的传输路径为从该流的源节点至少经过一个交换机节点再传输所有目的节点，保证路由是树状结构，而且不形成环路；路由约束的构建如下：
对于流fk没有流入源节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000101
其中，sk表示流fk的源节点、vi为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000102
为布尔变量，当流fk经过(vi,sk)时
Figure BDA0003881305670000103
值为1，反之值为0；
对于流fk至少有一条流出源节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000104
其中，sk表示流fk的源节点、vj为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000105
为布尔变量，当流fk经过(sk,vj)时
Figure BDA0003881305670000106
值为1，反之值为0；
对于流fk最多一条流入交换机节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000107
其中，dk表示流fk的目的节点、ck为节点集合V中交换机节点，即在节点集合V中去除流fk的终端节点的任意节点，
Figure BDA0003881305670000108
为布尔变量，当流fk经过(vi,ck)时
Figure BDA0003881305670000109
值为1，反之值为0；
对于流fk至少一条流出交换机节点的路径约束：
Figure BDA00038813056700001010
其中，dk表示流fk的目的节点、ck为节点集合V中交换机节点，即在节点集合V中去除流fk的终端节点的任意节点，
Figure BDA0003881305670000111
为布尔变量，当流fk经过(ck,vj)时
Figure BDA0003881305670000112
值为1，反之值为0；
对于流fk一条流入目的节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000113
其中，dk表示流fk的目的节点、vi为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000114
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure BDA0003881305670000115
值为1，反之值为0；
对于流fk没有流出目的节点的路径约束：
Figure BDA0003881305670000116
其中，dk表示流fk的目的节点、vj为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000117
为布尔变量，当流fk经过(dk,vj)时
Figure BDA0003881305670000118
值为1，反之值为0；
对于流fk不存在形成回路的路径约束：
Figure BDA0003881305670000119
其中，vi和vj为节点集合V中任意节点，
Figure BDA00038813056700001110
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA00038813056700001111
值为1，反之值为0，S为节点集合V的子集，|S|表示集合S中节点数量。
步骤五，防止混合流相互干扰、对流分配的网络资源限制和满足流的截止时间的要求的综合调度约束的构建；
调度约束要求对流分配的资源不能大于整个网络所拥有的资源，并且保证端到端延迟等参数满足混合流量的要求；为了防止混合流之间的相互干扰，还要求对混合流进行调度时满足：对来自于不同交换机的流不能进入同一个共享队列、对来自于同一个交换机的优先级不相同的流不能进入同一个共享队列、在同一个交换机中内部优先级不相同的流不能进入同一个共享队列；
调度相关约束的构建如下：
对于网络中所有节点流入流速和流出流速都不大于该节点流速约束：
Figure BDA0003881305670000121
其中，vi和vj为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000122
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000123
值为1，反之值为0，rk表示流fk的流速，ri表示节点vi端口速度，F为流的集合；
对于网络中所有节点流入流出流的数量不大于交换机共享队列数量约束：
Figure BDA0003881305670000124
其中，F为流的集合，qi表示节点vi共享队列数量，vi和vj为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000125
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000126
值为1，反之值为0；
对于流延迟边界满足截止时间的要求约束：
Figure BDA0003881305670000127
其中，
Figure BDA0003881305670000128
为链路传输延迟，
Figure BDA0003881305670000129
表示流fk的截止时间，
Figure BDA00038813056700001210
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure BDA00038813056700001211
表示在节点ei中流fk的优先级，ei和ej为节点集合V中去除流fk的目的节点后的任意节点，
Figure BDA00038813056700001212
为布尔变量，当流fk经过(ei,ej)时
Figure BDA00038813056700001213
值为1，反之值为0，
Figure BDA0003881305670000131
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure BDA0003881305670000132
值为1，反之值为0，vi和vj为节点集合V中任意节点，
Figure BDA0003881305670000133
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure BDA0003881305670000134
值为1，反之值为0。
步骤六，综合路由和流延迟边界的目标函数构建以及多路径下混合流量优先级分配问题的求解；
通过以上步骤构建出在综合考虑了路由和流的延迟边界条件下，混合流的延时之和最小的目标函数；
目标函数构建如下：
Figure BDA0003881305670000135
其中，F为流的集合，ei和ej为节点集合V中去除流fk的目的节点后的任意节点，
Figure BDA0003881305670000136
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000137
表示在节点ei中流fk的优先级，
Figure BDA0003881305670000138
为布尔变量，当流fk经过(ei,ej)时
Figure BDA0003881305670000139
值为1，反之值为0，
Figure BDA00038813056700001310
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure BDA00038813056700001311
值为1，反之值为0；
问题的求解使用可满足性模理论的方法对该问题进行求解，过以上步骤构建出网络拓扑模型、混合流量模型、路由相关约束、调度相关约束以及目标函数并配置生成对应的可满足性模理论的表达式，如果最优解存在则可满足性模理论的求解器将会求解出多路径下混合流量优先级分配问题的最优解。
综上所述，与现有技术相比，本发明的优点在于综合考虑了路由和流量的延迟边界，进行优化整个网络，在保证混合流量延时的前提下，使得整个网络流量的延时之和最小，提升了网络的整体性能。

Claims (7)

1.一种面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，基于有向图的网络拓扑模型的构建；
步骤二，综合节点参数的混合流量模型的构建；
步骤三，基于数据包长度可变的漏桶算法计算混合流量的延迟边界；
步骤四，基于广播形式传输的混合流量路由约束的构建；
步骤五，防止混合流相互干扰、对流分配的网络资源限制和满足流的截止时间的要求的综合调度约束的构建；
步骤六，综合路由和流延迟边界的目标函数构建以及多路径下混合流量优先级分配问题的求解。
2.根据权利要求1所述的面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：步骤一中，时间敏感网络拓扑建模为有向图G(V,E)，V＝SW∪ES，E＝{(vi,vj)|vi,vj∈V}；
其中，V是节点集合，由交换机节点集合SW和终端节点集合ES构成，E是网络链路集合，vi和vj分别为节点集合V中任意节点。
3.根据权利要求1所述的面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：步骤二中，混合流量模型中混合流量由五元组
Figure FDA0003881305660000011
表示，其中，sk表示流fk的源节点、dk表示流fk的目的节点、lk表示流fk的最大帧长度、rk表示流fk的流速、
Figure FDA0003881305660000012
表示流fk的截止时间；
混合流量模型中节点参数由二元组<ri,qi>表示，其中，ri表示节点vi端口速度、qi表示节点vi共享队列数量；
混合流量模型中
Figure FDA0003881305660000013
为一个布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure FDA0003881305660000014
值为1，当流fk没有经过(vi,vj)时
Figure FDA0003881305660000021
值为0。
4.根据权利要求1所述的面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：步骤三中，在基于数据包长度可变的漏桶算法的异步流量整形器所构成的网络中流fk的延迟边界计算公式如下：
流fk除最后一跳以外的每一跳延迟边界计算为：
Figure FDA0003881305660000022
流fk最后一跳延迟边界计算为：
Figure FDA0003881305660000023
其中，
Figure FDA0003881305660000024
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure FDA0003881305660000025
F为流的集合,d为链路传输延迟，
Figure FDA0003881305660000026
表示优先级与
Figure FDA0003881305660000027
相等的流的集合不包括fk，
Figure FDA0003881305660000028
表示优先级比
Figure FDA0003881305660000029
高的流的集合
Figure FDA00038813056600000210
为优先级比
Figure FDA00038813056600000211
低的流的最大帧长度，lmin(fk)为流fk的最小帧长度。
5.根据权利要求1所述的面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：步骤四中，路由约束的构建如下：
对于流fk没有流入源节点的路径约束：
Figure FDA00038813056600000212
其中，
Figure FDA00038813056600000213
为布尔变量，当流fk经过(vi,sk)时
Figure FDA00038813056600000214
值为1，反之值为0；
对于流fk至少有一条流出源节点的路径约束：
Figure FDA0003881305660000031
其中，
Figure FDA0003881305660000032
为布尔变量，当流fk经过(sk,vj)时
Figure FDA0003881305660000033
值为1，反之值为0；
对于流fk最多一条流入交换机节点的路径约束：
Figure FDA0003881305660000034
其中，
Figure FDA0003881305660000035
为布尔变量，当流fk经过(vi,ck)时
Figure FDA0003881305660000036
值为1，反之值为0；
对于流fk至少一条流出交换机节点的路径约束：
Figure FDA0003881305660000037
其中，
Figure FDA0003881305660000038
为布尔变量，当流fk经过(ck,vj)时
Figure FDA0003881305660000039
值为1，反之值为0；
对于流fk一条流入目的节点的路径约束：
Figure FDA00038813056600000310
其中，
Figure FDA00038813056600000311
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure FDA00038813056600000312
值为1，反之值为0；
对于流fk没有流出目的节点的路径约束：
Figure FDA00038813056600000313
其中，
Figure FDA00038813056600000314
为布尔变量，当流fk经过(dk,vj)时
Figure FDA00038813056600000315
值为1，反之值为0；
对于流fk不存在形成回路的路径约束：
Figure FDA00038813056600000316
其中，
Figure FDA00038813056600000317
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure FDA00038813056600000318
值为1，反之值为0，S为节点集合V的子集，|S|表示集合S中节点数量。
6.根据权利要求1所述的面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：步骤五中，调度约束的构建如下：
对于网络中所有节点流入流速和流出流速都不大于该节点流速约束：
Figure FDA0003881305660000041
其中，
Figure FDA0003881305660000042
为布尔变量，当流fk经过(vi,vj)时
Figure FDA0003881305660000043
值为1，反之值为0，rk表示流fk的流速，ri表示节点vi端口速度，F为流的集合；
对于网络中所有节点流入流出流的数量不大于交换机共享队列数量约束：
Figure FDA0003881305660000044
其中，qi表示节点vi共享队列数量；
对于流延迟边界满足截止时间的要求约束：
Figure FDA0003881305660000045
其中，d为链路传输延迟，
Figure FDA0003881305660000046
表示流fk的截止时间，
Figure FDA0003881305660000047
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure FDA0003881305660000048
表示在节点ei中流fk的优先级，ei和ej为节点集合V中去除流fk的目的节点后的任意节点，
Figure FDA0003881305660000049
为布尔变量，当流fk经过(ei,ej)时
Figure FDA00038813056600000410
值为1，反之值为0，
Figure FDA00038813056600000411
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure FDA00038813056600000412
值为1，反之值为0，
Figure FDA00038813056600000413
为布尔变量。
7.根据权利要求1所述的面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法，其特征在于：步骤六中，目标函数构建如下：
Figure FDA00038813056600000414
其中，F为流的集合，ei和ej为节点集合V中去除流fk的目的节点后的任意节点，
Figure FDA0003881305660000051
表示在节点vi中流fk的优先级，
Figure FDA0003881305660000052
表示在节点ei中流fk的优先级，
Figure FDA0003881305660000053
为布尔变量，当流fk经过(ei,ej)时
Figure FDA0003881305660000054
值为1，反之值为0，
Figure FDA0003881305660000055
为布尔变量，当流fk经过(vi,dk)时
Figure FDA0003881305660000056
值为1，反之值为0。
CN202211230153.6A 2022-10-08 2022-10-08 面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法 Active CN115604200B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211230153.6A CN115604200B (zh) 2022-10-08 2022-10-08 面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211230153.6A CN115604200B (zh) 2022-10-08 2022-10-08 面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115604200A true CN115604200A (zh) 2023-01-13
CN115604200B CN115604200B (zh) 2024-03-26

Family

ID=84846157

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211230153.6A Active CN115604200B (zh) 2022-10-08 2022-10-08 面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115604200B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160021017A1 (en) * 2014-07-18 2016-01-21 Cisco Technology, Inc. Distributed rescheduling of bounded flows in a time sensitive network
CN108809707A (zh) * 2018-05-30 2018-11-13 浙江理工大学 一种面向实时应用需求的tsn调度方法
CN111628942A (zh) * 2020-05-28 2020-09-04 燕山大学 时间敏感网络中的资源分配方法
CN111740924A (zh) * 2020-07-29 2020-10-02 上海交通大学 一种时间敏感网络门控机制流量整形与路由规划调度方法
CN112565068A (zh) * 2020-11-20 2021-03-26 华南理工大学 一种应用于tsn网络的冗余流调度方法
CN113992601A (zh) * 2021-09-30 2022-01-28 清华大学 一种时间敏感网络的流量调度方法及装置
CN114448894A (zh) * 2022-02-10 2022-05-06 上海交通大学 一种面向时间敏感网络的多等级业务调度引擎及实现方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160021017A1 (en) * 2014-07-18 2016-01-21 Cisco Technology, Inc. Distributed rescheduling of bounded flows in a time sensitive network
CN108809707A (zh) * 2018-05-30 2018-11-13 浙江理工大学 一种面向实时应用需求的tsn调度方法
CN111628942A (zh) * 2020-05-28 2020-09-04 燕山大学 时间敏感网络中的资源分配方法
CN111740924A (zh) * 2020-07-29 2020-10-02 上海交通大学 一种时间敏感网络门控机制流量整形与路由规划调度方法
CN112565068A (zh) * 2020-11-20 2021-03-26 华南理工大学 一种应用于tsn网络的冗余流调度方法
CN113992601A (zh) * 2021-09-30 2022-01-28 清华大学 一种时间敏感网络的流量调度方法及装置
CN114448894A (zh) * 2022-02-10 2022-05-06 上海交通大学 一种面向时间敏感网络的多等级业务调度引擎及实现方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MINGYUE SUN , YAZHOU YUAN等: "Spectrum Allocation and Computing Resources Optimization for Demand-Side Cooperative Communications in Smart Grid", 《IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID》, 29 December 2021 (2021-12-29) *
YAZHOU YUAN, XU CAO等: "Adaptive Priority Adjustment Scheduling Approach With Response-Time Analysis in Time-Sensitive Networks", 《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS》, 10 February 2022 (2022-02-10) *
刘国辉;祁志民;: "时间触发以太网的任务调度算法研究", 网络安全技术与应用, no. 05, 15 May 2020 (2020-05-15) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115604200B (zh) 2024-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gavriluţ et al. AVB-aware routing and scheduling of time-triggered traffic for TSN
CN108777660B (zh) 一种在时间触发fc网络中业务调度的方法
Balasubramanian et al. An SDN architecture for time sensitive industrial IoT
CN114448894B (zh) 一种面向时间敏感网络的多等级业务调度引擎及实现方法
CN114553697B (zh) 一种面向工业无线与tsn融合的网络调度方法
CN112468412A (zh) 用于为混合临界计算机网络生成调度表的方法
TW201145040A (en) System and method for providing quality of service in wide area messaging fabric
CN114830611A (zh) 集中式网络配置实体及包括该实体的时间敏感网络控制系统
CN115460130A (zh) 一种时间敏感网络中的多路径联合调度方法
CN114666280B (zh) 基于时间敏感软件定义网络的工业互联网时延优化方法
CN115022182B (zh) 一种基于qsilp算法的列车通信网络实时流调度优化方法
Huang et al. TACQ: Enabling zero-jitter for cyclic-queuing and forwarding in time-sensitive networks
Li et al. Bandwidth allocation of stream-reservation traffic in TSN
Huang et al. Flexible cyclic queuing and forwarding for time-sensitive software-defined networks
CN117424921A (zh) 一种面向大规模确定性网络的分布式控制系统和控制方法
CN112688812B (zh) 应用于电力数据传输的可靠性感知时间敏感网络路由方法
CN117560106A (zh) 一种时间敏感网络中时间触发流量的调度方法
CN115604200A (zh) 面向轧制产线异构设备实时协同的确定性资源调度方法
Zheng et al. Mix-flow scheduling for concurrent multipath transmission in time-sensitive networking
Ji et al. Network calculus-based routing and scheduling in software-defined Industrial Internet of Things
CN116132374A (zh) 一种结合路由和门控规划的电力通信网传输时延控制方法
Min et al. Effective routing and scheduling strategies for fault-tolerant time-sensitive networking
CN112954719B (zh) 面向无线多跳网络中网络编码感知路由的流量匹配方法
CN114205300A (zh) 一种能够在流量信息不完整情况下保证coflow传输截止期限的流量调度方法
Sun et al. Joint Routing and Scheduling Optimization of in Vehicle Time Sensitive Networks based on Improved Grey Wolf Optimizer

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant