群智感知网络中任务分发机制研究的任务书.docx

群智感知网络中任务分发机制研究的任务书
一、前言
近年来，随着物联网技术和无线通信技术的快速发展，群智感知网络得以快速发展。群智感知网络能够利用广泛分布在网络中的移动设备，节约成本，并收集各种有用的信息，处理这些信息后可以为人们提供全方位的服务。因此，研究群智感知网络的任务分发机制，对于提高数据收集的效率，在智能化服务领域具有重要意义。
本文基于群智感知网络中的任务分发机制研究，主要对以下几个方面展开研究：
1、群智感知网络的概念及应用现状
2、群智感知网络中任务定义及分类
3、群智感知网络中基于集中式和分布式的任务分发机制
4、群智感知网络中任务分发机制的改进方案研究
二、群智感知网络的概念及应用现状
群智感知网络是由一群固定或移动的设备组成的网络，这些设备可以自主地感知到周围的物理环境，并在网络中进行信息交流和处理，这样群智感知网络可以依赖其成员按需获得感知信息。
随着技术的发展，群智感知网络得到了广泛的应用，例如环境监测、交通流量监控、社会安防等领域。此外，群智感知网络还可以配合机器学习算法使用，从而为智能化服务提供更丰富更准确的信息。
三、群智感知网络中任务定义及分类
任务是指一系列由任务发起者定义、分解为若干子任务的操作集合，以完成某项功能需求。在群智感知网络中，任务是指需要感知终端完成的一项操作。根据任务的复杂程度和任务完成时间的紧迫性，将任务可以分为以下三类：
1、简单任务。如上传位置信息、上传感知信息等，这些任务可以通过一个具有连通性的群智感知网络轻松完成。
2、复杂任务。如对环境中某一特定场景的感知，需要多个感知终端分布在相对较远的距离，通过协作才能完成。
3、紧急任务。如处于紧急状态下的灾害抢救和应急处理等的任务，需要感知终端快速响应，高效完成群智感知任务。
四、群智感知网络中基于集中式和分布式的任务分发机制
对于任务分发机制，基本上可以分为两类：集中式的任务分配机制和分布式的任务分配机制。
1、集中式任务分发机制
集中式任务分发机制主要是通过某个中心节点统一配置任务分发的策略，将任务分解为若干个子任务，由集群中的节点进行竞标和分配，水平划分子任务。此方式可以保证任务分配的公平性，但是会产生单点故障，并且在大规模任务下存在效率问题。
2、分布式任务分发机制
分布式任务分发机制对于多节点的加载均衡非常有效，并且可以减轻中心节点的压力。该机制允许感知终端自主的注册和负载均衡，并维护本地的任务队列。这种方式避免了出现单点故障，但是任务的分配可能由于本地的限制会导致不均衡，从而影响感知性能。
五、群智感知网络中任务分发机制的改进方案研究
针对上述两种机制的局限性，我们可以采用如下的改进方案：
1、基于计算能力的任务分发机制
通过统计和分析设备的计算能力，将任务分配到计算能力相对较好的感知终端上，更好地利用网络中感知设备的特点。例如，将一个复杂任务划分成多个子任务，根据不同感知终端的计算能力和空闲时间将任务分配到不同的设备上，从而提高任务的完成质量和速度。
2、基于位置信息的任务分发机制
针对不同的感知终端位置的不同，可以考虑根据设备的位置信息进行任务分发。例如针对地震等紧急任务，将任务分发到震中附近的感知终端上，使任务能够快速而有效地完成。
3、基于感知终端性能的任务分发机制
在任务分配的过程中，考虑到感知设备的性能，包括cpu、内存、带宽等，根据不同的设备条件控制其能处理哪些任务。例如，可以调整任务的大小与下发策略，尽量充分利用感知终端的处理能力和空闲资源，发挥群智感知网络的潜力，达到更高效的完成群智感知任务。
六、结论
对于群智感知网络中的任务分发机制进行研究，可以加深我们对群智感知网络的理解，同时也可以提高群智感知网络的效率和性能，可为智能化服务的开发和应用提供更多有利条件。建立一个高效的任务分发机制不仅可以为应急处理和环境监测等领域提供支持，也可以为城市管理和交通规划等领域提供更多的信息支持。