无线传感器网络协同任务分配问题阅读笔记

1、无线传感器网络的协同问题智能无线传感器网络系统于海斌在MAS中，多a之间存在两种基本关系合作与竞争。合作是指将整体的任务分解为不同的子任务，有多个a分别完成，整体任务能否完成取决于每个智能体是否完成对应的子任务；竞争指得是每个a有自己独立的任务，不同的a竞争系统资源，一个a成功完成任务，意味着对手的失败。协作指得是合作关系；协商指得是竞争关系；协同和协调统指合作与竞争关系。为了充分发挥WSN的功能，必须协同wsn中的传感器节点，因为：1，wsn资源有限；2,wsn的分布式特性。协同的基本内容有：协同资源的使用，协同任务的分配与执行，协同信号及信息处理。协同资源的使用偏重于提升wsn的性能，主要

2、指充分利用传感器节点的能量以延长网络的使用时间，充分利用通信能力使wsn能解决更多、更复杂的问题；协同任务的分配和执行与wsn的功能相关，指得是如何进行任务的描述，分解，分配，调度与执行，包括冲突的监测与消除，这是协同的主要内容；协同信号及信息处理指得是如何进行数据融合，以便更好地描述wsn所处的环境，从而给任务的分配与执行提供基本数据。协同要解决的问题：1，可扩展性。面临问题系统规模超大且不断变化。要求算法必须是分布式的，可扩展的，能过使用哪个网络规模的变化。2，实时响应性。在wsn具体应用中，如用wsn来监视并追踪移动目标，网络中的任务大都具有极强的实时性。为了完成任务，所需资源必须在任务

3、执行前配置完成。如果在协同上花费时间过多，那么就会没有足够的时间来执行任务；相反，时间过少就无法昭和最合适资源而不能很好的完成任务。因此，协同系统必须平衡用于协同的时间（计算，通信）与用于执行任务的时间。3，鲁棒性。4，高效能性。7，能量问题。典型的wsn协同问题追踪MAS中的协同方法四类基本的协同方法：合同网、组织结构设计法、多智能体计划调度、协商。合同网：适合解决的问题：1，要解决的任务具有良好的层次结构。2，问题能被很好的分解。3，任务之间的耦合作用较弱。优点：适合进行动态任务分配。智能体可以动态地加入或移出系统，系统共提供自然的平衡状态；提供可靠的分布式控制及故障恢复机制。协商：可以与

4、其他协同方法一起使用。MAS中的决策理论拍卖：C11基于多智能体理论的WSN协同方法传感器节点拥有独立解决问题的能力，wsn是分布式系统，具有自组织特性。这些特点与多智能系统非常相似，如果把传感器节点看成是智能体，那么无线传感器网络就是一种多智能体系统。尽管如此，wsn具有一些自己的特殊特征，因此多智能体系统中的方法还不能直接应用到wsn中。无线传感器网络：体系结构与协议 Edgar H. Callaway,Jr.著C7功率管理电源可用的功率和负载的功耗都是随时间不断变化的。wsn节点的电流一般具有突发性，其峰值电流较高（例如收发器工作时），而谷值电流较低，这使电源内阻成为一个十分重要的参数。

5、低电量监测：由于电池的寿命是有限的，为了避免节点工作中发生突然断电的情况，当电池电量要耗尽时必须要有某种指示，以便及时更换电池。电池剩余电量的监测不仅与电池本身有关，还与所连接的负载有关。严格意义上讲，负载决定了电池的寿命（更体现出任务迁移的实时性要求），电池寿命终点就是电池无法满足负载的某种需要的时刻。这种需要就是端电压，负载决定了应该在多大的电流下维持该段电压。无线传感器网络技术与应用陈林星WSN与MANET的异同：有两种主要类型的无线ad hoc网络：MANET和WSN。主要区别：1，一个wsn的传感器节点数量比一个manet的节点数量高出数个量级。2，传感器节点密集布置；3，传感器节点

6、易于失效。4，wsn网络拓扑变化非常频繁。5，传感器节点主要采用广播通信方式，而大叔度manet以点对点通信方式为基础。6，传感器节点的功率，计算能力，存储容量非常有限。7，传感器节点开销高、数量大、因此可能没有全球识别码（ID）。功耗：ws节点是微型电子装置，只能装配有限的能源（0.5Ah，1.2V）。在有些应用场合不能进行能源补给。因此ws节点的寿命非常依赖于电池的寿命。在WSN中，每个节点起着数据源和数据路由器的双重作用。少数几个节点的功能障碍能够引起较大的网络拓扑变化，可能需要为数据分组重新寻找路由以及网络重组。因此，节能和功率管理特别重要。在其他MANET中，功耗已经是一个重要设计因

7、素，但不是首要考虑的因素，就是因为用户可以替换能量资源。相对于能量效率，设计重点更强调提供QoS。但是在WSN中，能量效率是一个重要性能指标，直接影响WSN寿命。在ws场合中国，ws节点的主要任务就是检测事件，就地对数据进行迅速处理，然后发送数据。因此，将功耗分成3个方面的功耗：感知功耗，通信功耗，数据处理功耗。个人总结：WSN中的任务分配协作与协商合同网下一步需要做的：1，具体的研究点（多看论文，看别人在研究哪方面）；2，仿真工具？WSN博士论文无线传感器网络相关理论与应用研究070基于任务的无线传感器网络分类方法，并对不同种类网络的表现形态进行了讨论。在此基础上，对无线传感器网络基本结构形

8、式进行了研究和定义。希望实现一个能够执行通用任务的无线传感器网络是不现实的，在现阶段，无线传感器网络总是同应用相关的在设计上必须考虑由于节点失效带来的网络组织上的复杂问题，包括最佳路由问题、通信阴影问题、节点失效或新节点加入后拓扑重构和路由重组问题、网络的分裂和合并问题，以及多个簇对共同作用范围内节点的竞争问题等。这些问题充分反映了无线传感器网络在组织上的脆弱性【都可以归结为任务分配】。这种脆弱性，使得网络的初始化阶段非常重要。独立或合作的多任务环境应用(APPlication)和任务(Task)在无线传感器网络中有不同的含义。应用是网络层面的概念，而任务则位于节点层面。一个应用可能由一个任务

9、或多个任务构成，任务是应用的落脚点和基石。基于应用的无线传感器网络设计并不排斥多任务的情况，只不过所有任务在网络部署时是确定的。如果一个任务的完成需要以其他任务的目标数据为基础或补充，那么这些任务之间就必然有某种联系，我们称之为合作的多任务环境【预计的研究出发点】，否则就是独立的。此外，从应用的角度讲，可能一个应用的完成也要涉及到不同任务节点的数据，比如一个环境监测应用，就可能要从温度节点和湿度节点等获取Event。从任务角度对网络进行区分虽然目前不存在能够执行通用任务的无线传感器网络，但是一个无线传感器网络所能执行的任务，包括任务类型和任务执行方式，也不一定是单一的或者固定的。一般来说，无线

10、传感器网络在布署后，其节点所能执行的任务即已确定;在布署后的任一确定时刻，节点所能执行的任务，是节点先验任务集的子集或元素。根据无线传感器网络布署后，在某一时刻节点执行的任务是否可以由用户实时决定，我们可以将其区分为三种类型:.固定任务无线传感器网络.可控任务无线传感器网络上述两种类型的混合网固定任务和可控任务网络，根据节点可以执行的任务的数量，又可以区分为单一任务网络和多任务网络。单一任务网络，是指单个节点所能执行的任务是单一的且固定的;多任务网络，是指单个节点具备执行多种任务的能力，尽管这些任务是在网络布署时已经确定的。簇成员同簇首之间是单跳通信。根据簇组织算法的不同，形成的簇的簇首可以分

11、为固定簇首和动态簇首两种类型。在固定簇首结构中，各簇的簇首在选举后即是固定的，由于其承担有转发簇内节点同Sink？或上级簇首之间通信的任务，因而其能耗较大。当其因能量不足而停止工作时，该簇内的所有节点将同时失效。在动态簇首结构中，簇首由簇内的节点根据某种算法轮流担任，因而簇内节点能耗平均。动态簇首结构类型在簇首轮换时，可能存在有簇域的变更和簇的重组问题，其情况较固定簇首类型复杂得多。（可以用到协作协商方法）任务迁移(如失效节点的任务由新节点或其他节点承担)(1)无线传感器网络研究中的三个基本问题考虑一个典型场景:为了在敌对或者恶劣的战场部署无线传感器网络，我们通常采用飞机撒布节点的方式。撒布后

12、，可能部分节点无法正常工作，并且布撒区域内节点密度不均匀。此外，在节点电池能量耗尽后，我们没有办法为节点补充能源。在此场景下，当网络建立以后，我们将面临以下3个基本问题:.网络组织问题当旧节点失效或新节点加入后，网络将重组。重组涉及路由建立(如最佳路由选择问题)、拓扑重构(如平面结构和层次结构类型网络的选择与转化)、任务迁移(如失效节点的任务由新节点或其他节点承担)等复杂过程。.生命周期问题为了延长整个网络的生命周期，节点应当采用节能方式工作，方法包括节点休眠、节点角色的转换(如簇首和路由节点等通过选举产生、轮流担任)等，以尽可能地平均节点能耗，同时保证重要节点的生命周期。.服务质量问题我们必

13、须在网络的生存期和服务质量之间取得平衡。比如低密度区域中的节点，以及某些执行关键任务的节点，为了保证任务的完成并尽可能地延长网络生命期，特别需要在应用质量和节点能耗之间取得折衷【表述：上个论文其实就是实现的这个目的】多Agent系统的服务协商机制的研究MAS协商的国内外研究现状及主要成果(l)合同网协商22，23，24:合同网协商是由R. davis和R. GSmith于一951年提出的一种基于谈判的分布式问题求解框架协商模型。它的主要思想是使用通讯手段对每一个问题的求解进行协商，即节点间通过招标一投标一中标过程进行任务分布和解决资源、知识冲突。对Agent协商研究的发展趋势大致可以分为2个方

14、向:任务分解，即Agent为了完成自己无法完成的任务，如何将此任务分解成更小的任务。目前，关于任务分解的研究主要集中在分解算法和如何对特定行业的特定任务进行分解。任务分配l26，即Agent如何找到其他Agent接受它的任务并使得任务顺利完成2vI。目前，关于任务分配的研究主要集中在如何寻找合适的参与者，如何协商以及参与者如何对合同进行承诺等。合同网协议的基本思想就是:当管理者有任务需要其它节点帮助时，它就向其他节点广播该任务信息进行招标，接到招标信息的节点根据自己的能力对该任务进行评价，该节点成为投标者并向管理者发出自己的投标值，最后由管理者评估这些投标值并选出最合适的投标者授予任务，该投标

15、者成为中标者负责完成任务并返回结果。即模拟市场的招标一投标一中标的机制来完成个各节点间的协商过程。由于中标者可以分解自己的任务再承包出去，故每个节点身兼多个角色。基于无线传感器网络的协同技术研究07.nh本人认为其在设计方面面临的挑战主要有以下几个方面3.协同信号处理能力:目前无线传感器网络设备在处理器、存储、无线收发机以及传感器感知精度等方面的能力有限。如果仅仅对系统硬件设备提升需要巨大代价。作为一种典型的分布式网络结构，如何设计传感器节点间的协同以更加快速有效完成信号过滤、数据汇集、协同定位等任务相当具有挑战性（对具体任务的定位）无线收发机一般设计有发送、接收、空闲侦听和休眠四种状态（任务

16、分配中需要涉及考虑到其当前状态）无线传感器网络内部的协同需要解决三个问题，通俗的讲可以理解为:(1)谁发言;(2)怎么组织发言次序;(3)针对特定问题的讨论形式。从技术上讲，“谁发言”即公共信道的使用问题，这是MAC层协议要解决的问题;“怎么组织发言次序”即节点之间时间同步面临的问题;“针对特定问题的讨论形式”即网络路由的问题。这三个问题是解决无线传感器网络诸多应用问题的基础尤其对于大规模的分布式传感器网络系统而言，节点间的时间误差对网络内路由结构的建立和调整、数据查询、安全性设计、节点协同信息处理都可能造成很大影响（下面是专门讲同步算法的。这里只是参考下这个知识点在协商中可能涉及到）第二章以

17、目标跟踪系统为应用背景进行了无线传感器网络的协同信息处理研究第三章讨论了基于大规模互联网服务的无线传感器网络协同框架面临的问题并给出相应的解决途径本章针对跟踪系统中的关键问题，重点讨论了适合于跟踪系统的协同处理方法。基于传感器网络特定应用的能量优化己成为研究的重要方向，其中能量优化设计贯穿在时间同步、网内通信、定位算法等各个层次上。无线传感器网络中的协同信息处理是指:在地理位置上分布的多个受资源约束的节点协同解决包括监视、定位、事件探测、物理现象归类、目标跟踪、信号处理、参数估算、预测位置等较高级任务的过程通过多节点协作进行信息处理并得到更好的实时性和跟踪精度的信号处理过程。衡量跟踪系统性能优

18、劣的关键在于网络协同技术的处理能力，网络协同技术包括如何共享感知信息、如何进行分布式数据处理、如何快捷唤醒与目标最近节点参与跟踪、在节点间如何传播运动目标信息、将数据以何种方式传送给查询节点、网络进行怎样的拓扑调整等多个方面。基于无线传感器网络协同信息处理的跟踪过程可分侦测、运动状态估计与预测三个步骤，每个环节都需要多个节点协作共同完成第3章，对当前流行的新网络技术的综合介绍：P2P，语义网，网格，web服务。网际协同。无线传感器网络的资源异构及能效管理研究09.nh在规模较大的无线传感器网络应用研究中，对传感器节点成簇是主要设计工作之一。分级结构的传感器网络通常情况下将传感器节点分成相互邻接

19、的簇，每个簇包含一个簇头节点和多个簇内成员节点。簇头负责收集来自成员节点的数据，进行处理、融合及压缩后将数据中继至汇聚节点或基站。传感器网络的成簇设计面临的主要问题是形成的分簇数、簇头选举的机制以及簇内成员节点与簇头如何关联。目前的成簇方案有集中式和分布式两类，可以应用于均匀网络或非均匀网络。考虑到簇头比簇内成员节点的能量消耗更多以及传感器网络规模较大的问题，在成簇方案设计时一般采用分布式成簇方案。簇头选举的机制可以随机或是权重相关，可通过一步或迭代完成簇头选举。分级结构可以是单层或多层结构，簇内可以是单跳、多跳或混合通信方式。成簇方案要求实现网络运行时能量有效，同时考虑成簇和网络维护过程中在

20、能量和时间上的协调控制开销不能过高。簇头尽量均匀分布而且簇头的选举应动态和轮换，以最大限度地保证网络的生命周期。分级结构传感器网络的典型成簇方案有LEACH、HEED和用于能量异构网络成簇的SEP等，很多成簇方案都是在此基础上进行算法改进介绍了复杂网络理论有关刻画网络特征的几个基本概念，包括平均路径长度、聚类系数和度分布无线传感器网络的拓扑结构（进行了很详细的分类）混合网络结构是将平面网络结构和分级网络结构混合组成的一种拓扑结构，如图2一9(c)所示。这种网络拓扑结构与分级网络结构的细微差别在于普通传感器节点之间可以直接通信，不通过中心骨干节点也能转发数据，因而具有更强大的功能，但硬件成本更高

21、。传感器网络有时需要由多个节点协作的自治系统完成监测任务。在AS层面上，每个AS是由多个传感器节点组成的子网络。在多个传感器节点中选择能量等性能更优的节点担任簇头，接收簇内各节点采集的数据。在这种分簇结构的传感器网络中，簇头与所有簇内节点具有连接关系，因而簇头的连接度最大。AS方案可以通过多个传感器采集数据，多路径路由传输数据，保证网络传感功能和传输功能具有较高的冗余度，提高数据传感的冗余可靠性。这与复杂网络如Intemet本身所提供的较高冗余度特性是一致大多数无线传感器网络应用都是由大量传感器节点构成的，多个传感器节点协同完成信息收集、目标监视和感知环境的任务。在信息采集的过程中，网络存在大

22、量的冗余数据，不宜将每个节点采集的数据全部传送到汇聚节点。在图3一2网络中部署计算能力和存储能力更高的中心节点，中心节点将来自周围传感器节点的数据进行融合，组合出更高效更符合需求的数据，可以减少数据冗余以节省通信带宽和能量资源，提高信息收集效率和及时性中心节点具有与其它普通传感器节点不同的电源能量、计算能力和存储能力（中心节点的选取）4.1成簇因素和算法介绍（可以阅读下常见的簇头算法，分析用合同网解决这个是不是合适）初始簇头的选举（这里采用的竞选方法）在初始成簇后网络经过一段时间的运行，各簇头节点的剩余能量下降到一定程度，可能不足以继续担任簇头的工作，此时进入下一轮的成簇过程。簇头在簇内广播“

23、竞选簇头”的消息，各簇内成员发送剩余能量信息和地理位置信息给簇头，簇头综合考虑选取新的簇头，选取的原则是节点离簇的地理中心位置较近且剩余能量较大。新簇头离簇的地理中心位置较近可以减小簇内通信的能量消耗，新簇头剩余能量较大可以保证簇的稳定通信时间更长【论文中理论分析不够充分】，减少簇的更新次数，从而避免频繁成簇的能量损失采用MATLAB仿真节点自主决定的成簇算法（可参考，比较详细的介绍，做这个算法劣势是太成熟，优势是可以有好多课比较之处）无线传感器网络低耗自组方法研究07.kdh图1.2传感器节点各模块功耗对比（明晰的能耗示意图）通过自组织的方式形成一个完整的网络（这个是不是也是一个协同的一方面

24、应用。）无线传感器网络多节点协同相关问题研究070“协同计算”旨在研究分布式计算过程中各计算节点之间的自主交流，通过加强或改善这种交流，使计算在各节点合理分配，提高计算的整体效率。协同计算研究更多地侧重于对任务划分、分配，协同计算模型、工具等的研究，定义3一1.无线传感器网络的多节点协同:通信半径内的多个传感器节点通过交流、协作，共同完成某项任务。其中通信半径指节点经过一次动作可以到达的范围，而一次动作的含义随软件分层的不同而不同。拓扑控制、路由技术、可靠传输（作者后来这些应用都不是我想象的任务分配。）无线传感器网络若干关键技术研究09.nh由于在二层网络中组长节点的能耗通常大于组员节点，因此

25、需要按照一定的周期，定期更换组长节点，以维护整个网络的能量均衡。此周期是根据需要在节点进入应用现场前设置的。另外，从原则上说，同一个节点两次担任组长节点之间，应该间隔一定的周期数。（后面介绍也比较详细清晰）无线传感器网络自组织管理关键技术研究07.kdh无线传感器网络的自组织管理要求合理高效地协调网内资源与任务的分配和使用。将移动代理引入无线传感器网络能够实现网内资源与任务的互优化（自组织管理也许这个题目也可以？）本章主要针对无线传感器网络的自组织资源与任务管理，探讨移动代理模式下的资源与任务互优化问题进一步地运用微观经济学的观点来定义必要的市场元素。任务量节点运用其自身资源在执行任务时要消耗

26、一定的能量。本文定义完成某个任务所要消耗的能量为该任务的任务量大小，于是将第i个代理所要完成的第k个任务的任务量记为qki。购买力不同任务序列的优先级是不一样的，较大的优先级反映了执行该任务序列的紧迫性或是重要性。本文用为购买执行每单位任务量的资源所能支付的资金来度量该代理的购买力，通过购买力的大小来反映任务序列优先级的高低。假设第i个代理事先被赋予资金ei，它有Ki个任务要去完成，这样第i个代理的购买力i可表示为：2.3无线传感器网络自组织管理技术的相关研究3）任务分配。任务分配主要是对抽象任务的分解以及对具体任务的分发。与任务分配相关的研究主要集中在资源和任务的准入控制，它受传感器节点是否

27、可到达、能否获得所需通信带宽以及是否满足与应用相关的任务期限等等限制，因而需要针对任务的具体需求来考虑其执行效率，寻求最优的分配策略，并对任务进行适当的划分与裁决。在任务分配方面，目前主要的研究工作有：AMRTA分配策略运用自组织的“生物群智能”81方法，模拟蚂蚁群落的行为，在动态环境中按区域任务需求的比例来调节行为数的划分，并采用基于等待时间的相遇模式，通过局部感知通信来预测节点密度。另外，还有关于在簇首间合理分配任务负载，最大化网络寿命的研究，它是按每个节点的能量比例来分配任务量，并通过动态计算节点最小剩余生存期来反映节点能量的消耗情况8283。81Bonabeau E.,Dorigo M

28、.,Theraulaz G.,eds.Swarm Intelligence:From Natural to Artificial Systems.Oxford Univ.Press,200182Younis M.,Akkaya K.,Kunjithapatham A.Optimization of Task Allocation in a Cluster-based Sensor Network.In Proceeding of the 8th IEEE International Computers and Communication,2003 1:32933483Kuorilehto M.

29、,Hannikainen M.,Hamdlainen D.A Middleware for Task Allocation in Wireless Sensor Networks.In Proceeding of IEEE 16th International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications,2005,2:821826（4）任务调度。任务调度主要研究如何将特定的任务迁移到最合适的节点上去执行。任务调度的执行过程要求能够自适应于网络环境的动态变化84。由于节能是需要考虑的首要因素，因此还要研究如何在任务调度

30、的同时均衡使用网内能量资源，以最大化网络寿命。4.4基于市场机制的任务调度策略任务调度？无线传感执行网络中协作机制及算法的研究07.nh随着无线传感器网络的不断发展壮大，人们已经不满足于仅仅感知客观世界的有效信息，而能够快速、高效地对所获取的信息采取相应地行动，却越来越被人们所关注。因此，在无线传感器网络的基础上，引入若干的执行器(如机器人、AGV等)构成所谓的无线传感执行网络，不但能够通过传感器节点感知客观世界的各类信息，还能够通过执行器节点来对所收集的信息进行快速地响应，以完成预期的任务协作的基本内容1公共资源的使用在WSANs中，主要指充分利用传感器节点的能量以延长网络的存活时间，充分利

31、用通信使WSANs解决更多、更复杂的问题。2任务的分配和执行在WSANs中，任务分配和执行既有传感器之间的，也有执行器之间的，具体指如何进行任务的描述、分解、分配、调度与执行，包括冲突的检测与消除。3协作信息及信号处理与环境相关，指如何进行数据融合以便更好地描述WSA刊s所处的环境和所面临的任务，从而给任务的分配与执行提供基本数据。2.2.1基于合同网及拍卖的方法通过前面的传感器与执行器之间的有效协调，即执行基于事件驱动的分簇算法，在事件区域内就建立了若干个簇结构，每个簇结构即为一个数据聚合树，该数据聚合树的根节点即为一个执行器，称为收集器。执行器与执行器之间的有效协调问题的目标，也就是对于整

32、个事件区域的每一个簇结构内，找到一个这样的执行器子集，使得包含在该行动中的所有执行器的平均剩余能量达到最大化。这里预定义每个执行器可行动的区域范围，以整个事件区域内执行器的总的剩余能量最大为准则;关键问题是在执行器可行动的重叠区域内，确定由哪个执行器来执行任务以达到最佳化。如图3一3所示，在每一个簇区域内，采用多执行器的集中式决策即基于合同网的决策方法。如选定收集器A。为决策中心(即相当于合同网中的管理者)，同一簇内的其它执行器作为承包者，以各个执行器的执行能力为前提条件，以总的剩余能量最大为准则，分配任务。无线传感器网络目标跟踪任务分配及滤波技术的研究09.kdh1.3.1无线传感器网络多目

33、标跟踪任务分配任务分配是如何选择传感器节点对目标进行跟踪26，它是协同信息处理的重要组成部分具体的，无线传感器网络目标跟踪系统中主要存在2种不同类型的监视任务：孤立的传感器任务，即由单个传感Agent执行而不需要其他传感Agent协作的任务，例如单个传感器探测区域内的监视任务；联合的系统任务，即由许多传感Agent共同执行的任务，例如几个传感Agent组成的联盟对目标的跟踪和识别任务。本文主要针对后者进行研究。（合同网可以么？）无线传感器网络任务协同技术研究070.nh本文借鉴组织结构设计方法中对网络进行分区管理的观念，采用多级的任务协同策略。任务由用户发布后，首先在簇头之间进行整个网络范围内

34、的全局的协同，然后才是簇内的局部协同。因此首先需要将网络划分成一个个的簇，然后引进基于合同网的集中式的任务分配方法在簇内构造任务协同策略并加以实现拍卖的特点介绍:组合拍卖首先也要从所有节点中选取一个作为中心节点成为拍卖者，不同的是，拍卖者不负责任务分配，而是将所有任务以广播形式发布给周围节点，节点在接收到该广播消息后根据自身能力从任务集中选取自己能执行的任务集合并根据自己对集合中各个任务的执行效率产生一个标的，最后将自己能执行的子任务集连同标的返回给拍卖者。拍卖者根据周围节点发来的标的制定任务分配方案并将最终的任务分配方案分发给相应节点。但是随着任务的增多，通讯量将以指数级剧增，因此组合拍卖法

35、不能直接应用于大规模实时系统。可以看出，动态仲裁和组合拍卖都是基于中心的任务分配方法，即存在一个中心节点，任务的分配过程是由中心节点和周围节点通过协商完成的。所不同的是在动态仲裁方法中任务的组合与分配都是由仲裁者完成的，这就要求仲裁者必须就有较强的处理能力;而在组合拍卖方法中对任务的组合是在周围子节点上进行的，所以对子节点能力具有较高的要求。另外，在组合拍卖中，拍卖者的声明中不包含任务分配，节点可以对所有的任务子集进行投标，在单触发组合拍卖中，在获胜者被宣布之前，算法只迭代一步。在仲裁方法中，仲裁者的声明中携带任务分配方案，节点仅仅对其分配的任务进行投标，然后处理程序重复进行，当时间用完，仲裁

36、者宣布到目前为止发现的最好分配方案。协同的基本内容有:1.协同资源的使用:偏重于提高无线传感器网络的性能，主要指充分利用传感器节点的能量以延长网络的使用时间，充分利用通信能力使无线传感器网络能解决更多、更复杂的问题。2.协同任务的分配与执行:与无线传感器网络的功能相关，指的是如何进行任务的描述、分解、分配、调度与执行，包括冲突检测与消除。3.协同信号及信息处理:指如何进行数据融合，以便更好的描述无线传感器网络所处的环境，从而给任务的分配与执行提供基本数据。（这一部分和某个博士论文的相同），好像调度执行这些都不包括在里面。本文将重点讨论无线传感器网络协同任务的描述与分配问题。扑控制是无线传感器网

37、络任务协同的基础，同时拓扑发现和控制也是节点间协同的一种表现形式。（这个说法有一定意义）整个系统分为三个阶段:任务分配阶段:解析任务图，分解、转化并分配任务到传感器节点上，以最优化代价函数。任务调度阶段:合理调度任务以最小化通信时的冲突.任务迁移阶段:如果一个节点处于低能量状态，意味着该节点即将死亡，则该节点上执行的任务需要被迁移至较为健康的邻居节点。3.任务迁移【如下一段可以放在论文introduction中】随着任务的运行，节点的能量逐步下降，某些通信量较大的节点会过早死亡，这不仅影响当前任务的运行，还可能破坏网络连通性，因此需要对当前节点上运行的任务进行迁移。由于任务迁移过程很难由簇头节

38、点统一管理，因此采用分布式的动态任务调整来支持任务迁移。当节点能量降阶超过某一阀值时，由当前节点发起请求，将任务迁移到自己邻居中较为健康的节点上，并通过广播将任务迁移结果告知相关节点。任务迁移也是任务协同的一个非常重要的环节，需要在今后的工作中进行更具体的研究对合同网协议的改进2对合同网协议的扩充2009/11/看看最近的会议，研究点。Call for paper 条目。合同网的步骤，分几个点，展开讨论。2，任务分配的步骤，讨论点。（要基于任务本身，簇头选择还是比较麻烦）Dcoss优秀硕士论文无线传感器网络任务协同技术研究无线传感器网络协同的基本内容有:资源协同、任务协同以及信号与信息的协同。任务协同主要指的是任务的描述、分解、分配、调度与执行，包括冲突监测与消除等，是无线传感器网络协同的主要内容，其中，任务描述与任务分配是任务协同最主要的部分也是本文讨论的重点，主要目的是通过优化任务的分配尽量减少节点间的通信量，降低能耗，从而延长网络生命期。本文的协同算法首先将网络分成一个个的簇，然后在簇内构造任务协同策略。2009/11/2基于合同网协议的多Agent协作技术研究07.nhAgent系统(Multi一Agentsystem)2。是一些Agnet通过协作完成某些任务或达到