劉 琴， 安見才讓

（青海民族大學(xué)計算機學(xué)院，西寧 810007）

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷成熟，計算機已經(jīng)在人們的日常生活、工作、學(xué)習(xí)中普及。通信軟件作為計算機實時通信系統(tǒng)重要組成部分之一，負(fù)責(zé)設(shè)備內(nèi)部數(shù)據(jù)雙向傳輸［1］，具有統(tǒng)一調(diào)度、管理計算機系統(tǒng)，提供不同系統(tǒng)服務(wù)及用戶使用環(huán)境的功能。通信軟件能否實時、準(zhǔn)確、穩(wěn)定地進(jìn)行數(shù)據(jù)通信對計算機通信質(zhì)量影響較為顯著［2］。為保障通信軟件的實時、準(zhǔn)確與穩(wěn)定性，計算機通信軟件中多運用多線程機制調(diào)度數(shù)據(jù)，不同線程分別得到CPU 使用權(quán)限，各自執(zhí)行自己的任務(wù)。大幅提升通信軟件通信性能，研究多線程數(shù)據(jù)調(diào)度對計算機通信軟件意義重大。

作為運籌學(xué)與數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科交叉研究的新領(lǐng)域，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）法是一種評價存在多輸入、多輸出生產(chǎn)活動的經(jīng)濟(jì)方法［3］，利用線性規(guī)劃方法，根據(jù)決策者偏好排序決策單元（Decision Making Unit，DMU），同時DMU 同多目標(biāo)Pareto解存在一致性，該方法簡單易行，廣泛應(yīng)用于多目標(biāo)問題求解［4］。因此，提出基于包絡(luò)分析的通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度方法，通過實驗驗證了該方法能提升計算機通信軟件通信性能，降低通信軟件資源消耗量［5］。

1 通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度

基于通信工程角度，利用計算機進(jìn)行通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度，在計算機通信軟件程序內(nèi)構(gòu)建多線程機制，將通信任務(wù)分配至不同線程，同時利用約束條件實現(xiàn)各線程同步運行，完成通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度［6］。

1.1 通信軟件總體設(shè)計

服務(wù)器端以及客戶端通信軟件設(shè)計，通過多線程方式完成C/S模式的通信，且服務(wù)器端及客戶端采用的數(shù)據(jù)庫分別是ORACLE 9i以及SQLite數(shù)據(jù)庫，采用嵌入式數(shù)據(jù)庫，具有資源耗費低的優(yōu)勢，在服務(wù)器端及客戶端通信軟件開發(fā)過程中，具有重要的應(yīng)用價值。通信服務(wù)器同客戶端間物理結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 通信服務(wù)器和客戶端間物理結(jié)構(gòu)

1.2 多線程技術(shù)及其適用環(huán)境

設(shè)計系統(tǒng)程序過程中，程序無法實現(xiàn)客戶輸入的長時間等待。設(shè)計系統(tǒng)通信軟件過程中，分享客戶同程序間的交流功能。若客戶對輸入某個主程序的循環(huán)，但該循環(huán)并非具備等待功能，那么需要為客戶創(chuàng)造一個系統(tǒng)，確保系統(tǒng)循環(huán)能實時響應(yīng)客戶的輸入指令，這是一種復(fù)合操作客戶指令系統(tǒng)，通過多線程方法解決客戶需求的實時響應(yīng)。通信軟件工作時，通過多線程方法可以高效率處理數(shù)據(jù)，解決復(fù)雜運行程序，完成客戶指令的預(yù)處理［7］。通信軟件多線程調(diào)度，是采用有效方法實現(xiàn)多種通信程序的高效率調(diào)度，可降低客戶輸出信息的滯后時間，確?？傮w通信軟件的順利運行［8］。通信軟件多線程調(diào)度，可有效處理數(shù)據(jù)通信過程中的數(shù)據(jù)優(yōu)先級以及沖突，提高數(shù)據(jù)通信效率和質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的安全輸入以及輸出。

1.3 基于包絡(luò)分析的通信軟件多線程調(diào)度

1.3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

DEA利用線性規(guī)劃的方法，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，能對數(shù)據(jù)的實時采集和分析采用多線程分別進(jìn)行處理。該種方法的優(yōu)勢是單位穩(wěn)定性［9］。通過數(shù)據(jù)規(guī)劃方法可獲取通信軟件多線程數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)的投入產(chǎn)出變量，解決人為因素導(dǎo)致的權(quán)重分配不合理問題［10］，提高評估結(jié)果的有效性。DEA 是一種通過數(shù)學(xué)規(guī)劃模型分析、評價存在多個輸入與產(chǎn)出的決策單元生產(chǎn)相對有效性和效率的非參數(shù)方法。

1.3.2 基于包絡(luò)分析的通信軟件多線程調(diào)度模型求解

采用DEA構(gòu)建通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度模型，可用于測度具有多種投入和多種產(chǎn)出的同類DMU 的有效性。

設(shè)有n個DMU，每個決策單元都有m種輸入和s種輸出，輸入向量xj=［x1j，x2j，…，xmj］T＞0；輸出向量為yj=［y1j，y2j，…，ysj］T＞0；其中j=1，2，…，n；對應(yīng)的權(quán)重為w=［w1，w2，…，wm］T；則線性化DEA的基本調(diào)度數(shù)學(xué)模型：

式中：maxhij為第j個DMU 對第i種類型最大化輸出的點集；xij為第j個DMU對第i種類型輸入的輸入量；yrj為第j個DMU 對第r種類型輸出的輸入量；λ為DMU的系數(shù)。通過DEA對通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案進(jìn)行評價，評價DMU 已知決策方案（xj，yj）實施過程的有效性，若λ＜1，說明此決策方案與其他決策方案相比具有資源耗損的現(xiàn)象，在確保通信量穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，利用通信調(diào)整能降低（1 -λ）xj的投入；在決策方案（xj，yj）與其他決策方案相比存在生產(chǎn)有效性的條件下，說明此決策方案不具有通信資源浪費的情況。

雖然DEA法能為決策者提供多種決策方案的功能［11］，但因其具有全局收斂性，容易陷入局部最優(yōu)解。因此，本文利用遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）的變異機制，采用了隨機性和全局搜索的策略，在生成初始種群時設(shè)置變量約束條件，避免算法陷入局部最優(yōu)，可更好地保證通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度模型獲得全局最優(yōu)解。

通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度問題中包含非線性等式與不等式約束條件，采用GA 在生成初始種群時設(shè)置變量約束條件，則通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度模型

式中，hjv是對效率單元jv進(jìn)行決策的指數(shù)。通過懲罰函數(shù)法將式（2）轉(zhuǎn)化無約束問題，得到目標(biāo)函數(shù)

式中：δ為調(diào)度指標(biāo)；hi（δ）為資源耗損調(diào)度指標(biāo)函數(shù)；gi（δ）為通信軟件網(wǎng)損調(diào)度指標(biāo)函數(shù)；φ（X，Y）為非離散化變量φ的矢量；M0為等式約束的懲罰系數(shù)；k為等式約束的總量；m為滿足約束條件的數(shù)量。

由于模型的約束中使用了懲罰函數(shù)，因此可通過罰函數(shù)法來求解?？蓪⒓s束條件轉(zhuǎn)化為懲罰項：

結(jié)合等式約束的懲罰系數(shù)M0，通常取較大的常數(shù)，使用梯度下降法，實現(xiàn)模型的求解

資源耗損調(diào)度指標(biāo)是指受節(jié)能調(diào)度理念影響，通信軟件多線程調(diào)度的主要目的之一就是通過線程之間的互動影響［12］，最大程度發(fā)揮多線程的調(diào)度功能，在滿足通信軟件通信功能的基礎(chǔ)上，充分降低信道、節(jié)點等通信資源的使用量，也就是在調(diào)度周期中通信軟件的通信資源耗損量最低；通信軟件網(wǎng)損調(diào)度指標(biāo)研究通信軟件阻抗特征造成的信號傳輸過程中的信號損耗，同時損耗程度較嚴(yán)重，通信軟件網(wǎng)損越嚴(yán)重，造成線程額外通信量提升越顯著，相反通信軟件運行就越經(jīng)濟(jì)［13］。

等式約束：通信軟件功率平均約束。通信軟件要求線程發(fā)送與接收具備同時性，在確保線程通信量與軟件負(fù)荷實時均衡，信道平衡約束是梯級線程存在與相鄰線程耦合關(guān)聯(lián)的特點［14］。不等式約束：通信軟件功率極限約束。通信軟件多線程調(diào)度過程中存在節(jié)點最大有功功率和最小有功功率的約束以及通信軟件線程通信流量約束。

以單一線程數(shù)據(jù)調(diào)度替代多線程數(shù)據(jù)調(diào)度，選取權(quán)重系數(shù)法分別設(shè)定10 個有所差異的權(quán)重系數(shù)，并以此得到10 種有所差異的多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案。確定綜合效益最優(yōu)決策方案過程，考慮決策者的偏好，依照調(diào)度指標(biāo)與DEA 評估值確定達(dá)到要求的決策方案，為決策者提供決策理論支持。

2 實驗仿真

為驗證基于包絡(luò)分析的通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度方法的調(diào)度效果，通過Matlab軟件進(jìn)行仿真。

2.1 仿真實驗環(huán)境設(shè)置

硬件環(huán)境：DPSQL服務(wù)器和DPSQL客戶機分別采用6 臺4 GB 硬盤、1 GB 內(nèi)存的計算機和10 臺2 GB硬盤，512 MB 內(nèi)存的計算機，交換機與網(wǎng)卡均為100 MB。

軟件環(huán)境：DPSQL 編譯器為gcc，服務(wù)器OS 為Redhat Linux 7. 3?？蛻魴COS 分為兩類，分別是Redhat Linux 7.3 和Windows 2007；

完成實驗環(huán)境設(shè)置后，對測試平臺進(jìn)行功能性測試，確保DPSQL內(nèi)部通信軟件對外接口固定，滿足實驗需求。

2.2 數(shù)據(jù)調(diào)度效果仿真

利用編程設(shè)計軟件Matlab 獲取通信軟件數(shù)據(jù)樣本，由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)調(diào)度數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，給予原始網(wǎng)絡(luò)調(diào)度數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。結(jié)合通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度模型，將獲取到的通信軟件數(shù)據(jù)初始樣本輸入至模型，得到數(shù)據(jù)調(diào)度輸出結(jié)果。具體如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)調(diào)度仿真輸出結(jié)果

由圖2 可知，使用包絡(luò)分析的通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度方法進(jìn)行調(diào)度前，通信軟件數(shù)據(jù)初始樣本的調(diào)度均衡率最高為46%，調(diào)度均衡率始終較低；使用本文所提方法進(jìn)行調(diào)度后，通信軟件數(shù)據(jù)初始樣本的調(diào)度均衡率最高可以達(dá)到82%，獲取數(shù)據(jù)調(diào)度輸出結(jié)果均衡性提升較為明顯，說明采用本文方法輸出數(shù)據(jù)調(diào)度效果更好。

2.3 數(shù)據(jù)調(diào)度誤碼率測試

在通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度過程中，誤碼率越低說明通信軟件通信性能越高。通過通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度模型得到通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度輸出結(jié)果后，檢測輸出結(jié)果中的誤碼率，檢測結(jié)果如圖3 所示。

圖3 本文方法數(shù)據(jù)調(diào)度輸出結(jié)果誤碼率檢測

分析圖3 得到，采用本文方法輸出通信軟件數(shù)據(jù)調(diào)度結(jié)果，誤碼率隨信噪比的提升而逐漸降低。當(dāng)信噪比為-10 dB時，輸出結(jié)果誤碼率為0.48%，當(dāng)信噪比逐漸提升至2 dB時，誤碼率達(dá)到0%左右。誤碼率檢測結(jié)果顯示本文方法能夠有效改善通信軟件通信性能。

2.4 通信資源耗量測試

為驗證本文方法輸出通信軟件數(shù)據(jù)調(diào)度結(jié)果的有效性，在經(jīng)過通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度模型輸出調(diào)度結(jié)果后，對通信資源耗量的變化進(jìn)行測試。不同約束違背值與通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度通信資源消耗量如圖4 所示。

圖4 約束違背與通信軟件資源消耗量

由圖4 可見，本文方法迭代過程中，不同約束違背值降低速度較為顯著。圖4（a）中線程不等式約束違背值經(jīng)過少次迭代后即可將線程不平等約束沖突降至0；圖4（b）中線程等式約束違背值經(jīng)過約280 次迭代后將線程不平等約束沖突降至0；圖4（c）中通信軟件平衡負(fù)荷約束違背值一開始的線程不平等約束沖突高達(dá)0.8，后經(jīng)過不斷迭代，600 次時，可將線程不平等約束沖突降低至0。而圖4（d）中通信資源消耗量在經(jīng)過600 次迭代后，可將通信資源消耗量從5.78 MB 下降至5.43 MB 左右。全部約束條件都能較好滿足。同時在GA 迭代次數(shù)達(dá)到150 次的條件下，通信軟件通信資源消耗量波動情況較為平緩，且約束違背值也基本得到滿足，由此說明GA 運行過程中迭代次數(shù)為150 次時即可獲取較優(yōu)的多線程數(shù)據(jù)調(diào)度策略。

2.5 通信軟件多線程不同時段通信量

在權(quán)重系數(shù)為0.6，迭代次數(shù)為24 h 通信軟件多線程不同時段通信量見表1。

表1 通信軟件多線程不同時段通信量

由表1 數(shù)據(jù)可見，在迭代次數(shù)為24 h 通信軟件多線程不同時段中，線程1 的通信量在306.4 ～1029.9 GB之間波動；線程2 的通信量在56.4 ～1034.5 GB之間波動；線程3 的通信量在57.6 ～761.2 GB之間波動；而節(jié)點1 的通信量在312.8 ～539.1 GB之間波動；節(jié)點2 的通信量在246.2 ～408.8 GB 之間波動；節(jié)點3 的通信量在353.7 ～682.2 GB 之間波動。由此可見，節(jié)點通信量的整體波動幅度較小，這是由于本文所建通信軟件多線程調(diào)度模型具有最小有功功率、信道初始有效信道量等約束，可對節(jié)點通信量進(jìn)行有效的調(diào)節(jié)，表明了所提方法下節(jié)點通信量調(diào)節(jié)效果較好。

2.6 通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度結(jié)果

通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案包絡(luò)分析結(jié)果見表2。

表2 多線程調(diào)度結(jié)果

分析表2 得到，通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案包絡(luò)分析評估值越高，說明此決策方案內(nèi)全部線程數(shù)據(jù)調(diào)度的綜合協(xié)調(diào)性能越高?？紤]決策者對于多線程數(shù)據(jù)調(diào)度目標(biāo)的偏好有所差異，某些條件下，決策者可能不會選擇協(xié)調(diào)性能最高的數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案進(jìn)行多線程數(shù)據(jù)調(diào)度，此時決策者可依照自身偏好選取既滿足自身需求，同時綜合協(xié)調(diào)性也偏高的決策方案進(jìn)行最終多線程數(shù)據(jù)調(diào)度。

由于GA 具有隨機性，因此通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度結(jié)果在一定范圍內(nèi)具有不同程度的偏差，在實際應(yīng)用過程中可利用重復(fù)運行使多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案逐漸接近決策者需求的結(jié)果。舉例說明：決策者對于通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度的偏好為追求通信量最高，且要求包絡(luò)分析評估值高于0.8，在上述10 種決策方案中即可以第7 種決策方案為通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度的最終決策方案。

2.7 通信軟件通信量、通信資源消耗量與包絡(luò)分析評估值間的關(guān)系

通信軟件通信量、通信資源消耗量同包絡(luò)分析評估值間的關(guān)系如圖5 所示。由圖5 可見，隨著通信資源消耗的增加，包絡(luò)分析評估值出現(xiàn)了上升和下降的變化，通信軟件通信量與包絡(luò)分析評估值的關(guān)系并不是一個線性關(guān)系。隨著最大流量的增加，包絡(luò)分析評估值也出現(xiàn)了上升和下降的變化，通信資源消耗量與包絡(luò)分析評估值的關(guān)系也不是一個線性關(guān)系。

圖5 通信資源消耗量、通信軟件通信量與包絡(luò)分析評估值之間的關(guān)系

基于此在選取通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案時，需要共同考慮通信軟件通信量、通信資源消耗量，并結(jié)合包絡(luò)分析評估值選取決策方案，要依照調(diào)度結(jié)果以綜合協(xié)調(diào)性好且滿足決策者需求的決策方案為最終通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案。

3 結(jié)語

通信軟件作為計算機系統(tǒng)的主要組成部分，其信息傳輸速度對計算機系統(tǒng)的管理與程序執(zhí)行效率影響極為顯著，因此通信軟件通常采用多線程數(shù)據(jù)調(diào)度方法提高通信軟件的通信效率。本文提出基于包絡(luò)分析的通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度方法，設(shè)定通信軟件多線程調(diào)度模型調(diào)度指標(biāo)并構(gòu)建相關(guān)約束條件，采用包絡(luò)分析法與GA對模型進(jìn)行求解，通過設(shè)定不同權(quán)重系數(shù)獲取不同多線程數(shù)據(jù)調(diào)度決策方案，決策者依照自身偏好需求與包絡(luò)分析評估值確定通信軟件多線程數(shù)據(jù)調(diào)度最優(yōu)決策方案，促進(jìn)多線程數(shù)據(jù)調(diào)度更加高效、精準(zhǔn)、穩(wěn)定和靈活，從而能夠更好地滿足不同應(yīng)用場景和用戶需求。