文摘

为了解决缓慢资源调度问题的智能城市管理的过程中,作者提出了一个智能城市信息提取和数据规划系统基于物联网。物联网需要不同的技术为不同的数据类型进行分析。经理使用不同的物联网应用程序来分析数据从不同的设备和集成相关数据可能机器故障或紧急在智能家居应用程序。情况预测。系统包括一个云平台情报中心,使用云管理模块监控各种硬件设备,构建了云计算资源调度目标函数,使用文化粒子群算法求解目标函数,并获得云计算资源调度方案。实验结果表明,系统的整体利用率是最好的,接近100%。结论。该系统可以实现智能城市的有效管理和实时监控城市情况。在实现资源调度,任务完成时间短,系统利用率高,可以最大化的资源。

1。介绍

在当前社会竞争的过程中,科学和技术的重要性越来越明显,和各行各业的需要开发和使用新技术,只有这样才能在市场中占据自己的位置。大数据是一个产品的过程中出现的现代高科技发展和强大的市场潜力,并通过相关的实际分析,发现大数据可以在城市规划的过程中起着重要的作用。首先,政府可以使用大数据技术来理解和掌握城市空间规划的过程中发生的问题,做出及时的决定,和处理这些问题1]。其次,在传统的模型中,信息渠道单一,和获得的数据的准确性是有限的,可不再符合现代城市规划的要求;大数据技术的应用可以迅速扩大信息和城乡规划数据的来源。第三,当前信息化的速度进一步加快,使用互联网的进一步增加,它提供了极大的方便的实现大数据(2]。

建立一个智能城市的过程中,有必要使用物联网技术与每个终端连接,实现数据的收集和应用程序,然后它可以应用到实际的生产和生活,实现智能建筑(3]。实际过程中构建一个智能城市,终端设备需要安装在许多场景中进行信息收集和访问,但由于实际环境的限制和影响,连接到外部力量是不可能的。这些结果在电源不能连接终端设备的使用,只有外部电池可以用于电源,这使得应用程序的终端功耗问题。如果设备消耗大量的电力,电池需要更换频繁,严重影响物联网功能的有效性能,提高相关人员的工作负载(4]。

智能城市是指充分利用信息技术的过程中,城市的连续施工,可以应用于社会发展的各个领域。这也是智能的高级阶段城市化建设,不仅可以促进更好的城市环境,与此同时,基于云计算和大数据等技术,它有一定的积极意义的智能城市建设、环境保护、安全保护、和其他服务,可以准确、快速地反应,使城市化建设更敏感的和完整的,使人们的生活变得更方便和快速,为人们提供一个更好的生活环境,提高城市建设的人性化和情报(5]。因此,人们的思想不会被时间和区域的限制,和城市居民之间的距离将缩短6]。尤其是背景下,我国的基本功能的城市变得越来越完美,物联网的应用可以保证各种建筑设备的信息交互,即一切”的“网络智能城市(7]。与此同时,物联网技术的应用也是一个城市发展的重要组成部分,它不仅可以实现整个城市的信息化也实现精确控制;两者之间的关系应该依赖、相互促进的,具体来说,它包括生态建设、工程建设、民生建设、道路建设、公共安全、物流与运输、和成熟的医疗通过智能响应优化和提高服务质量,以满足人们的实际需要(8]。

2。文献综述

随着信息技术的不断发展,目前生产和人们的生活离不开互联网和信息技术,在这种情况下;人们有更高的要求,网络和通信服务的质量(9]。同时,建设一个智能城市的过程中,各种信息收集的数量,终端和智能设备用于生产和生活中越来越多,能力也提出了更高的要求和通信质量的城市网络(10]。因此,为了确保智能城市的建设效果,物联网技术在实际应用的过程中,网络容量必须解决的问题。目前,5 g网络,中国正在逐步推广和应用是一个重要的准备建设一个智能城市(11]。5 g网络的比较分析和4 g网络表所示1。

智能城市需要建设的物联网技术,尽可能覆盖更大范围,以保证一个更全面的收集的数据和信息,这样可以充分利用数据资源在城市里,只有这样才能进一步完善城市智能水平,提供更好的服务生产和生活的城市12]。因此,在智能城市建设的过程中,有必要扩大物联网技术的覆盖尽可能多的,然而,在当前的技术水平在中国的各个方面,物联网技术的推广和应用仍将是有限的(13]。

中国的城市化进程正在加速,一系列的社会问题,如城市环境污染、公共资源的缺乏,缺乏公共安全管理、城市人口的快速增长,公共交通拥堵严重影响城市居民的正常生活14]。许多城市重点建设智能城市,建立智能城市管理系统及相关平台、智能城市管理系统已经成为相关研究的重点需求的社会环境下15]。云计算是一个高度发达的网络信息技术的产物,所有可用的资源是共享的“云”的形式,和用户可以申请“云”提供所需的服务和资源通过网络(16]。云计算平台中的资源异构和动态,当大规模数据的调度和资源分配的任务,完成时间和吞吐量的应用系统需要考虑和系统资源的负载平衡需要考虑,因此,研究云计算的资源调度平台也是一个困难的问题在当前研究社区17]。云计算平台为基础,智能城市管理系统是为了满足发展需求的现代城市过程(18]。

3所示。方法

3.1。基于云计算平台的智能城市管理系统

3.1.1。系统的总体结构

考虑系统的总体定位和管理原则,分析了智能城市系统的业务功能,和整体结构的智能城市管理系统基于云计算平台的构建。结果如图所示1。

的基本层系统是IaaS(即服务)基本知识资源层,和主要建设内容是PaaS(平台即服务)平台层。这一层主要实现系统管理功能,和云管理模块和业务管理模块设计实现系统操作和维护经营(19]。(1)IaaS层中使用的硬件资源是一个统一的资源,和它的主要功能是提供服务的PaaS平台层。IaaS层由网络资源池、存储资源池、计算资源池,和安全资源池,由安全设备、存储设备、网络和服务器(20.]。这一层为SaaS提供基本设备资源层和系统的PaaS。这一层还负责每个资源池的管理和健康的操作和物理设备和各种资源池的分配和控制能力(2)PaaS层为每个应用程序提供标准化共享云服务。这一层包括业务操作和应用孵化环境,和三个功能组件是云服务引擎组件,中间件组件和数据组件。云服务引擎组件的主要功能是测量调度和管理的服务,服务资源、服务监控、服务路由、服务认证等;中间件组件负责动态资源共享和统一管理;数据组件完成的动态共享资源和数据库的统一管理。这一层的云管理模块提供管理服务云管理操作在整个智能城市管理系统,实现了管理的子如资源管理;业务管理模块提供管理服务的云平台业务操作在整个智能城市管理系统的正常运行并实现子如服务管理(3)在SaaS(软件即服务)层、应用程序部署详细根据智能城市的七个主要领域,主要包括国家直接管理应用程序和省市应用程序;划分是基于行业部门和地理。现在应用程序的方法是通过云平台(21]

3.1.2。监视和管理模块的设计

在整个智能城市管理系统,有必要对监测城市的情况。云平台管理模块,监控和管理子模块中扮演一个重要角色,这个子模块的结构图如图2。监视和管理子模块主要由六个功能。一个完整的监视和管理子模块需要音频和视频采集设备、传输介质设备、控制设备和终端监控和监视设备。他们是安装在相机,共同实现监视和控制的六个功能子模块。实时监控是通过安排监控摄像头四面八方。

3.2。云计算资源调度策略

3.2.1之上。调度原则

云计算平台,计算资源和任务之间的关系不是一一对应的,但是资源是由任务映射和相关物理设备映射到资源。目前,最常用的编程模型为云计算平台是由Google Map / Reduce提议。五倍的用于描述云计算的资源调度模型。

的公式, ,和 代表着资源集,物理设备集,和任务组,分别和 ,分别表示物理设备之间的通信和资源以及资源之间的映射策略和任务。

根据用户任务计算中心分配,资源利用率调度器将对应的物理设备实现吗 ,因此,资源调度是实现物理设备资源的调度。假设后映射,一个特定的任务映射到资源 ,和物理设备接收任务分配的资源并执行它。根据相应的任务和资源之间的关系,资源转移后,预计执行时间的任务在设备抵达表达的是 ,因此,整个分布矩阵受统一被称为矩阵。

方程的本质(2)是执行时间矩阵,主要内容是矩阵的物理设备,执行时间资源映射后的任务 。的最早完成时间的任务材料设备表达的是

最早的公式,物理设备的执行开始时间是由 ,代表所花费的总时间的物理设备吗实现任务分配和执行

公式,代表物理设备最终映射和执行的任务 。所有任务的总执行时间 表达的是

云计算资源调度的最终目标是确保方程(5)是一个最小值,方程(6)是云计算资源调度的目标函数。

3.2.2。云计算资源调度策略基于文化粒子群算法

在常规使用的二进制编码传统粒子群算法,云计算资源调度不适用。为了符合云计算资源调度的特点,作者采用十进制编码规则。 代表了粒子位置编码方法,代表了 - - - - - -物理设备,和任务的数量决定了粒子编码长度。如果 粒子位置编码的形式,那么 和 代表四个任务相应的资源访问物理设备(22]。

控制任务完成目标的终极目标是最短的云计算资源调度,如果粒子质量保证高,需要相应的健身价值大,这样可以获得更好的云计算资源调度方案。方程(7)定义了粒子适应度函数。

普通粒子群算法生成初始粒子群以随机的方式,这很容易导致粒子集中在某个地区,就会出现一个不均匀的可行解。在作者的研究中,使用统一的方法来生成初始粒子群,确保初始粒子群均匀分布。

云计算资源调度过程基于文化粒子群图所示3。首先确定云计算资源的规模,然后设置文化算法中粒子的参数,初始化知识和空间群粒子群同时,确定迭代次数,更新知识空间,计算粒子在同一时间健身。知识空间的更新完成后,集团本身的进化,这是进化的结果是否满足终止条件。如果不能满足,集团本身的演变将重新实现;如果它能满足,它将影响到粒子群空间根据影响操作。这时,计算粒子健身,和个体极值和新鲜的极端值更新根据计算结果,与此同时,更新粒子的位置和速度,然后确定是否满足终止条件。如果不是,重新运行指定的迭代次数,如果它能满足,获得最优粒子的位置,最后得到最佳的云计算资源调度方案(23]。

3.3。智能城市管理系统的实现和性能测试

为了验证系统的性能,一个城市作为研究对象。这座城市是一个新的一线城市管辖26区和8个县,总面积约80000平方公里,常住人口约3100万人。据统计,2019年地区总产量达到2.36万亿元,该地区亚热带季风性湿润气候盛行,用热,夏季闷热,冬季寒冷和潮湿。该系统包括功能,如智能,智能金融、智能交通、智能能源、智能安全、智能医疗、和智能交通。根据用户的需求,界面通过点击相应的按钮,跳转到相应的页面扩展特定的操作;该系统还包括一个搜索功能,在搜索框中输入关键字找到用户所需要的东西。

系统显示所有街道和地区的地图,通过拖动鼠标浏览位置相关内容要求的用户,和地图上的黑点是监控分布位置。如果你需要检查一个特定位置的监测情况,需要双击黑点的位置,也就是说,你可以在这个位置操作监控设备,你也可以称之为历史视频监控的位置实现可视化管理的智能城市24]。

4所示。结果与讨论

在最初的显示系统的接口之后,验证系统的资源调度性能。两种类型的任务数字分配给每个云计算节点,即300任务的情况下,这是一个小数量的任务,和10000年的任务,也就是说,大量的任务。同时,利用某城市智能管理与控制系统相比,新的智能城市管理平台和系统基于信息模型,比较结果如图4。从图可以看出4(一)如果任务的数量很小,不会影响资源调度任务的完成时间,每个系统任务的完成时间几乎是一样的,和任务完成时间是平价。在图4 (b),任务的数量很大,任务的数量增加,每个系统和资源调度的时间增加了。与其他两个系统相比,系统资源调度需要最短时间和资源调度有绝对优势。

云计算资源节点的数量也会影响资源调度。5000年60云计算节点,任务分配调度,和三个系统仍然比较,比较结果如图5。

智能城市管理系统的资源利用率是云计算平台中的资源调度评价指标,也是忙,空闲的资源系统。云计算平台的终极目标是最大化利用资源和共享资源有效率;比较三个系统的整体利用率,结果如图所示6。从图可以看出6,整个系统的利用率是最好的,接近100%,而其他两个系统的整体利用率较低,低于90%。可以看出,与类似系统相比,该系统具有较高的总体利用率(25]。

5。结论

作者提出了信息提取和数据规划基于物联网的智能城市,构建系统的总体结构,并实现云计算资源的调度通过文化粒子群算法。系统可以实现智能城市的有效管理和监控实时的城市管理状况,以及资源调度效果好。即使调度任务的数量是巨大的,它仍然保持较快的速度完成调度和有一个良好的资源调度效果相比之下,类似的系统。系统的设计奠定了基础为进一步研究智能城市管理。在未来的研究中,我们可以从更详细的方面,如智能医疗或智能安全系统的研究,为了创造更好的理论支持,在未来城市的健康发展。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。