Abstract-Data-driven makroprogrammering av trådlösa sensornätverk (WSN) ger en enkel att använda hög nivå uppgift diagram representation till programutvecklaren. Att bestämma en energieffektiv inledande placering av dessa uppgifter på noderna i målnätverket innebär dock en rad intressanta problem. Vi presenterar en ram för att modellera denna uppgift-mapping problem uppstår i WSN makroprogrammering. Vår modell kan fånga placeringsbegränsningar i uppgifter, samt flera möjliga rutter i målnätverket. Med hjälp av vårt ramverk tillhandahåller vi matematiska formuleringar för uppgiftsmappning problem för två olika mått-energibalans och total energi som spenderas. För båda mätvärdena behandlar vi scenarier där 1) en enda eller 2) flera vägar är möjliga mellan noderna. På grund av problemens komplexitet är dessa formuleringar inte linjära. Vi tillhandahåller linearization heuristics för samma, vilket resulterar i mixed-integer programmering (MIP) formuleringar. Vi tillhandahåller också effektiva heuristiker för ovanstående. Våra experiment visar att våra heuristiker ger samma resultat som MIM för verkliga sensornätverk makroprogram, och visar en hastighetsökning av upp till flera storleksordningar. Vi erbjuder även heuristikernas värsta prestandagränser.
Patak m.fl. Ref presenterade ett datadrivet ramverk för makroprogrammering för att lösa problemet med inledande placering av aktivitetsdiagram på hög nivå på noderna i målnätverket.
Energy-Efficient Task Mapping for Data-Driven Sensor Network Macroprogramming
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}