一种智能电视终端在线自适应多资源调度方法
云边端协同下的任务调度与资源分配方法
云边端协同下的任务调度与资源分配方法：数字世界的指挥家在这个数字化时代，云计算、边缘计算和终端设备的协同已经成为了推动数字世界高效运转的关键。
而任务调度与资源分配方法，就像一位智慧而果断的指挥家，确保着整个数字世界的和谐与有序。
在这篇文章中，我们将探讨云边端协同下的任务调度与资源分配方法的重要性，以及它如何确保我们的数字生活更加高效和便捷。
首先，让我们用一个生动的比喻来形容云边端协同下的任务调度与资源分配方法的作用：它就像一位高明的指挥家，用精准的节奏和巧妙的布局，确保整个交响乐团的和谐与协作。
传统的数字世界，就像一场没有指挥的音乐会，各方势力各自为战，争夺利益。
而云边端协同下的任务调度与资源分配方法，就像一位智慧的指挥家，制定策略，确保各方势力协同合作。
它通过智能的任务调度和资源分配，实现了数字世界的最大效能，为现代企业提供了更高的效率和可靠性。
然而，云边端协同下的任务调度与资源分配方法的作用不仅仅局限于提高效率，它更像是一位战略家的智囊，为企业提供智能决策支持。
想象一下，传统的数字世界就像一个无序的市场，各方势力争夺利益，导致市场混乱。
而云边端协同下的任务调度与资源分配方法，就像一位战略家的智囊，制定策略，确保企业数字资产的安全。
它通过动态的监控和风险评估，实现了数字资源的最大化利用，为现代企业提供了更高的效率和可靠性。
然而，云边端协同下的任务调度与资源分配方法在现代数字世界中的作用也引发了一些令人担忧的问题。
首先，它使得网络变得更加复杂和脆弱。
就像一位高超的魔术师，云边端协同下的任务调度与资源分配方法能够创造出令人眼花缭乱的魔法，但也可能因为一瞬间的失误，导致整个舞台的崩溃。
其次，云边端协同下的任务调度与资源分配方法的普及也引发了对网络安全的担忧。
随着网络的开放性和灵活性增加，攻击者可能会找到更多的漏洞和攻击点。
因此，我们需要在享受云边端协同下的任务调度与资源分配方法带来的便利的同时，也要时刻保持警惕，保护好自己的网络安全。
NB-IoT资源调度技术以及优化策略
NB-IoT资源调度技术以及优化策略作者：曹祥风来源：《电子技术与软件工程》2018年第16期摘要NB-IoT是一种基于蜂窝的窄带物联网技术，主要应用于低吞吐量、能够容忍较大时延以及低移动性场景，如智能停车、智能家居、智慧城市等应用。
NBIoT信道带宽为180kHz，在如此低的信道带宽要支持众多接入用户，一方面单个终端以极低频次接入，另一方面基站要面对数万个终端的随机接入，因此需要尽可能优化资源分配和调度策略，提高数据传输效率。
本文先对NB-IoT资源调度的一些基本概念做些介绍，然后再对上下行物理信道的调度策略优化措施进行一些探讨。
【关键词】NB-IoT 物联网 HARQ 资源调度策略优化NB-IoT是一种窄带物联网技术，在NB-IoT中无论上行还是下行均只有1个HARQprocess，降低对UE并行处理能力和缓存的要求，并且上下行均为自适应异步HARQ，即上下行接收发送和确认没有固定的时序，使得调度非常灵活，能够适应海量UE接入，以及适应不同的链路环境，同时也带来了基站以及UE调度策略的复杂度，如果调度策略控制不好，会引起资源冲突或资源调度稀疏，反而降低传输效率。
1 上行HARQ流程步骤1：基站在PIPDCCH信道发送DclNO控制信息，UE通过盲检NPDCCH可以得知控制信息中给定的上行NPUSCH信道信息。
步骤2：UE延迟一定时间（基站策略协调多个UE的接入时机避免冲突）后发送NPUSCH信息，其编码方式、冗余版本、重复次数等信息均在DCI NO中获得。
步骤3：基站收到NPUSCH后，确定下次在DCI NO发送新数据还是对本次数据的重传标识。
2 下行HARQ流程步骤1：基站在NPDCCH信道上发送DCIN1控制信息，UE通过盲检NPDCCH可以得知控制信息中给定的下行NPDSCH信道信息。
步骤2：基站延迟一定时间（基站策略协调多个UE的调度时机避免冲突）发送NPDSCH 信息，编码方式、重复次数等信息均在DCIN1中告知UE。
几种常见的智能调度算法
几种常见的智能调度算法智能调度算法是一种应用广泛的技术，它利用智能化的方法来对调度问题进行求解。
在计算机科学领域，调度问题是指在资源有限的情况下，如何合理地安排任务的执行顺序和资源的分配，以最大化系统的效率和性能。
智能调度算法通过建立数学模型、构建优化算法等手段来解决调度问题，从而提升系统的整体效率。
目前，有许多不同的智能调度算法被开发和应用于各种领域。
下面将介绍几种常见的智能调度算法。
1. 优先级调度算法：优先级调度算法是一种简单而常用的调度算法。
它根据任务的优先级来安排任务的执行顺序，优先级越高的任务越先执行。
这种算法主要用于实时系统中，可以确保高优先级的任务能够及时响应和完成，提高系统的实时性和可靠性。
2. 轮转调度算法：轮转调度算法是一种循环调度算法，它按照顺序分配一定的时间片给每个任务，当时间片用完后，将任务移到队列的末尾，继续对下一个任务进行调度。
这种算法适用于多任务系统，能够公平地分配资源，避免某些任务长时间占用系统资源而导致其他任务无法得到执行。
3. SJF调度算法：SJF（Shortest Job First）调度算法是一种根据任务的执行时间长度来进行调度的算法。
它假设任务的执行时间是已知的，选择执行时间最短的任务先执行，以减少平均等待时间和周转时间。
这种算法适用于任务的执行时间有较大差异的情况，可以提高系统的响应速度和执行效率。
4. 公平调度算法：公平调度算法旨在公平地分配资源给所有的任务，避免某些任务优先获得资源而导致其他任务无法得到合理的调度。
这种算法通过考虑任务的优先级、执行时间、执行顺序等因素来实现公平的资源调度，确保每个任务都能得到适当的执行机会。
5. 遗传算法调度算法：遗传算法调度算法是一种基于生物进化理论的启发式算法。
它模拟自然界中的进化过程，通过遗传算子（交叉、变异）对候选解进行操作，逐步优化调度方案，找到最佳的解。
这种算法具有较好的全局搜索能力和自适应性，适用于求解复杂的调度问题。
一种移动终端进行资源调度的方法和系统[发明专利]
![一种移动终端进行资源调度的方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d4bc2a9852458fb760b5683.png)
专利名称：一种移动终端进行资源调度的方法和系统
专利类型：发明专利
发明人：张蕾,张平,纪阳,唐晓晟,闵栋,杨超,李亦农,冯志勇申请号：CN200710175500.9
申请日：20070929
公开号：CN101128067A
公开日：
20080220
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种移动终端进行资源调度的方法和系统，由反射中间件模块动态采集移动终端的物理资源信息和/或用户需求信息；当所述信息发生变化时，将其解析成反射中间件模块识别的信息；根据移动终端中保存的决策算法，反射中间件模块查找与所述信息相应的运行策略；根据所述运行策略，由反射中间件模块执行移动终端的资源调度。
本发明从而实现移动终端自适应、重配置的功能，提高了用户满意度，并有效的利用了设备自身资源。
申请人：北京邮电大学
地址：100876 北京市海淀区西土城路10号
国籍：CN
代理机构：中国国际贸易促进委员会专利商标事务所
代理人：马浩
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如何利用智能调度提高生产线的资源利用效率
如何利用智能调度提高生产线的资源利用效率在当今竞争激烈的制造业环境中，提高生产线的资源利用效率已成为企业获取竞争优势、降低成本和提高产品质量的关键。
智能调度作为一种先进的生产管理手段，正逐渐受到广泛关注和应用。
本文将探讨如何利用智能调度来优化生产线的资源配置，从而实现更高的生产效率和经济效益。
一、智能调度的概念与特点智能调度是指利用先进的信息技术和算法，对生产过程中的各种资源（如人员、设备、原材料等）进行合理的分配和安排，以满足生产任务的需求，并达到最优的生产效果。
其特点包括：1、实时性：能够实时获取生产线上的各种信息，如设备状态、订单进度等，并根据这些信息及时调整调度方案。
2、灵活性：可以快速应对生产中的变化和突发事件，如设备故障、订单加急等，灵活调整资源分配。
3、优化性：通过数学模型和算法，对多种调度方案进行评估和优化，选择出最优的方案，以提高资源利用效率和生产效益。
二、智能调度在生产线中的应用场景1、生产排程根据订单需求、产品工艺和设备能力，制定合理的生产计划，确定每个产品的生产顺序和时间，避免生产过程中的等待和延误。
2、设备调度合理分配设备资源，确保设备在生产过程中得到充分利用，减少设备闲置时间。
同时，根据设备的维护计划和运行状况，提前安排设备的维修和保养，避免因设备故障而影响生产。
3、人员调度根据生产任务的需求和员工的技能水平，合理安排人员的工作岗位和工作时间，充分发挥员工的能力，提高工作效率。
4、物料配送准确预测物料需求，及时安排物料的采购和配送，保证生产线上物料的供应充足，避免因物料短缺而导致生产中断。
三、智能调度系统的构建1、数据采集要实现智能调度，首先需要采集大量的生产数据，包括设备运行数据、订单数据、人员数据、物料数据等。
这些数据可以通过传感器、物联网技术、企业资源计划（ERP）系统等手段进行收集。
2、数据分析对采集到的数据进行分析和处理，提取有用的信息，如设备利用率、生产周期、人员工作效率等。
如何调整智能电视的PIP(中)设置
如何调整智能电视的PIP（中）设置智能电视作为如今家庭娱乐的主力产品之一，具备了许多出色的功能。
其中，画中画（PIP）功能是让用户同时观看多个节目的重要特性之一。
在本文中，我将为您介绍如何调整智能电视的画中画设置，以实现更好的观看体验。
一、了解画中画功能画中画功能可以让您同时在一个屏幕上观看两个不同来源的视频内容。
一般来说，智能电视的远程控制器上都会有一个专门的PIP按钮，用于开启和切换画中画模式。
开启画中画后，您可以自由地调整和移动副画面的位置和大小，以适应您的观看需求。
二、开启画中画功能要开启智能电视的画中画功能，首先请确保电视连接到网络并处于打开状态。
接下来，按下远程控制器上的画中画（PIP）按钮。
具体位置可能因不同的电视型号而有所不同，但通常会在遥控器的顶部或侧面。
按下按钮后，您应该能够在主屏幕上看到一个小窗口，表示已成功开启画中画功能。
三、调整画中画位置和大小一旦开启了画中画功能，您可以自由地调整和移动副画面的位置和大小。
在大多数智能电视上，您可以使用遥控器上的方向键或轮盘选择并移动副画面。
此外，您还可以按下确定键或相关的选项来放大或缩小副画面的大小。
通过不断尝试，您可以找到适合自己的最佳副画面位置和大小。
四、选择和切换视频源画中画功能不仅允许您观看多个视频节目，还可以让您选择不同的视频源。
在大多数智能电视上，您可以使用远程控制器上的声音键、频道键或原始视频键来选择不同的视频源。
这些按键通常位于控制器的底部或侧面。
通过选则不同的视频源，您可以同时播放不同的频道或视频内容。
五、关闭画中画功能当您不再需要画中画功能时，可以通过按下画中画（PIP）按钮再次关闭它。
另外，一些智能电视也提供了快捷关闭画中画功能的选项，例如按下遥控器上的退出键或菜单键。
请注意，当您关闭画中画功能后，副画面将会消失，只留下主画面。
六、注意事项在使用智能电视的画中画功能时，有一些事项需要特别注意：1. 画中画功能可能不适用于所有视频源和输入设备。
智能调度如何优化资源配置
智能调度如何优化资源配置在当今这个快节奏、高效率的时代，资源的合理配置成为了各个领域追求的重要目标。
无论是企业的生产运营，还是城市的交通管理，又或是能源的供应分配，都离不开有效的资源配置。
而智能调度作为一种新兴的技术手段，正逐渐展现出其在优化资源配置方面的巨大潜力。
智能调度，简单来说，就是利用先进的信息技术和智能化的算法，对各种资源进行高效、精准的分配和管理。
它并非是一种孤立的技术，而是融合了大数据、云计算、物联网等多种前沿科技的综合性应用。
以制造业为例，过去，企业在安排生产计划时，往往依赖人工经验和简单的数学模型。
这不仅效率低下，而且容易出现资源浪费和生产延误的情况。
而引入智能调度系统后，情况则大为改观。
通过实时收集生产线上的各种数据，如设备运行状态、原材料库存、订单需求等，智能调度系统能够迅速制定出最优的生产方案。
比如，它可以根据订单的紧急程度和设备的可用情况，合理安排生产顺序，确保在最短的时间内完成重要订单，同时最大限度地提高设备利用率，减少闲置时间。
此外，智能调度还能够精确计算原材料的需求，避免过度采购造成的库存积压和资金占用。
在物流领域，智能调度的作用同样不可小觑。
随着电商行业的蓬勃发展，物流配送的压力与日俱增。
传统的物流调度方式，常常导致配送路线不合理、车辆装载率低等问题，从而增加了物流成本，降低了服务质量。
智能调度系统则可以通过对订单地址、货物重量体积、车辆容量和行驶路线等因素的综合分析，规划出最佳的配送路径和车辆调度方案。
这样一来，不仅能够减少运输里程和时间，降低燃油消耗，还能提高车辆的满载率，实现资源的最大化利用。
在能源领域，智能调度对于保障能源供应的稳定和高效也具有重要意义。
以电力系统为例，电力的生产和消费需要时刻保持平衡，否则就会出现停电或电压不稳定等问题。
智能调度系统可以根据实时的电力需求和发电设备的运行状况，灵活调整发电厂的出力，实现电力的优化分配。
同时，它还能够促进可再生能源的消纳，比如在风力和太阳能充足的时候，优先安排可再生能源发电，减少对传统化石能源的依赖，从而实现能源结构的优化和可持续发展。
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优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷
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基金项目：国家科技支撑计划课题(2012BAH73F01)；中科院先导专项课题(XDA06040501)
作者简介：徐超(1986-)，男，北京人，博士研究生，主要研究方向为嵌入式系统、多媒体技术等(xuc@)；曾学文(1968-)，男，研究员，博导，主要研究方向为无线多媒体通信、通信广播信号处理等；郭志川(1975-)，男，副研究员，主要研究方向为嵌入式系统、多媒体技术等．
一种智能电视终端在线自适应多资源调度方法 *
徐 超1, 2，曾学文1，郭志川1
(1．中国科学院声学研究所 国家网络新媒体工程技术研究中心，北京 100190；2，中国科学院大学，北京 100049) 摘 要：针对智能电视终端面临的运行时资源冲突和过载控制问题，提出一种在线自适应多资源调度方法（OARSA ）。
该方法根据资源特点，首先根据应用优先级对独占型资源进行动态优先级抢占式调度，避免了资源冲突问题。
之后采用反馈控制算法对共享型资源进行QoS 调度，直到实现QoS 比例公平性，并采用QoS 比例压缩法消除资源过载。
实验结果表明，OARSA 具备过载控制能力，仅以系统总体QoS 下降4.5%为代价，解决了资源冲突，并提高了系统重负载下的响应性能，且算法耗时比现有方法降低约30%，更加适用于智能电视终端的资源调度。
关键词：智能电视终端；资源调度；优先级调度；反馈控制 中图分类号：TP316 文献标志码：A
Online adaptive resource scheduling method for smart TV system
XU Chao 1, 2, ZENG Xue-wen 1, GUO Zhi-chuan 1
(1. National Network New Media Engineering Research Center, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences , Beijing 100190, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
Abstract: To solve the problem of resource contention and overload control during the run-time resource scheduling of the smart TV terminal, this paper proposed an online adaptive resource scheduling algorithm(OARSA). According to the property of resources of the system, the method adopted the dynamic priority preemptive scheduling strategy of exclusive resources to avoid the resource contention. Then the shared resources were allocated by the feedback QoS scheduling algorithm until the applications ’ QoS levels were proportional fair, and the resource overload was controlled by the QoS proportional compression. The experiment result shows that OARSA improves the system response characteristic under heavy task load and prevents the resource contention at the cost of the 4. 5% decrement of overall system QoS, and the time consumption of OARSA decreases about 30% compared with the existing methods, which is more applicable for the resource scheduling in the smart TV terminal. Key Words: smart TV terminal; resource scheduling; priority scheduling; feedback control
0 引言
智能电视终端支持运行大量的第三方应用程序（以下简称应用），系统基于Linux 内核，支持HTML5、云电视API 和下一代广播电视网规范，对上提供API ，面向第三方WEB 应用和JA V A 应用开发。
由于智能电视终端的系统资源受限，如何合理调度系统资源，保证应用公平获取资源，成为亟待解决的问题。
文献[1]将基于多应用多资源的QoS 保障问题建模为资源分配模型Q-RAM ，旨在最优化系统总体QoS 。
文献[2][3]将Q-RAM 转化为多维多选择背包问题（MMKP ），并提出精确解法和时间复杂度为多项式级启发式近似解法。
总体QoS 最优化算法的缺点在于求解复杂度较高，只适合离线计算，并且确定应用的QoS-资源映射函数较为困难。
在开放式系统中，应用的加入、退出以及相关的运行参数均不能被预知，因此需要合适的在线资源调度算法以保证各个任务的QoS 。
在线资源调度算法有以
下优点：不需要计算复杂的非线性规划或整数规划问题，算法复杂度低；系统不需要预知应用的QoS 函数；采用增量计算，带来的系统开销小；因此，成为学术界研究的热点。
文献[4] 提出DQM 架构用于多媒体类软实时系统，通过监测应用的性能表现，控制应用的资源需求，缺点是未在数学上保证资源分配的最优性。
文献[5]采用反馈控制和启发式算法控制CPU 利用率，保证带宽的比例公平性，缺点是需要预知任务的特征，并且假设的线性模型不适用于开放式系统。
文献[6]提出目标为应用效用近似最大化的在线控制模型。
文献[7]提出基于控制理论的算法用于控制CPU 时间片的分配；文献[8]采用神经网络PID 自适应控制的资源分配方法对控制算法性能进行了优化。
文献[3-8]缺点是采用单资源模型，不具备普适性。
文献[9]提出了一种基于反馈控制的资源分配算法，并证明了其可行性和稳定性，但只能处理连续数值资源分配，不能直接应用于智能电视终端。
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