基于遗传算法的时间敏感网络调度方法
Time Sensitive Network Scheduling Method Based on Genetic Algorithm作者机构:华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 华南理工大学信息网络工程研究中心广东广州510640 华南理工大学微电子学院广东广州511442
出 版 物:《华南理工大学学报(自然科学版)》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))
年 卷 期:2024年第52卷第2期
页 面:1-12页
核心收录:
学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家重点研发计划项目(2020YFB1805300)
主 题:时间敏感网络 遗传算法 联合调度优化策略 链路负载均衡
摘 要:随着网络技术的进步,车载网、工业物联网以及5G超高可靠低时延通信(uRLLC)等应用都需要时间敏感网络(TSN)来保证超低延时的确定性数据传输。TSN流量调度需要快速且精确的调度算法,现有的精确式求解方法复杂度高,在大规模联合调度时无法满足实时性。文中设计了一种性能更优的路由优化遗传算法(Routing-GA),结合路由和流量调度约束,能通过优化路由来提高调度算法求解效率,为链路负载均衡调度提供服务。该策略增加了调度的求解空间以及求解灵活性,具备元启发式算法的快速求近最优解特点,能够简单有效地处理大规模TSN路由约束联合调度问题。Routing-GA以时间敏感流最小端到端时延作为优化目标,联合考虑路由和TSN约束,并针对TSN传输问题特性提供一种低复杂度、高效率和高拓展性的遗传算法编码方式。此外,为了提高调度算法的性能,提出针对路由长度及链路负载均衡进行优化的交叉变异机制。实验结果表明所实现的Routing-GA能有效减少端到端时延,显著提高求解质量,进化率可以达到24.42%,平均只需要传统遗传算法(GA)迭代运行时间的12%,从而有效提高了算法的求解性能,满足TSN调度的约束要求。