针对无线传感器网络(WSN)中通信节点精确评估的问题,提出了一种基于灰色理论的信任模型(GTTM)。该模型充分监测节点行为,构造样本矩阵,以灰色关联思想计算推荐节点的权重,以灰色聚类思想计算节点的信任值。仿真实验表明,与经典的基于信誉的信任管理框架(RFSN)模型比较,GTTM网络中通信节点的信任值收敛更加平缓,能够抵御恶意推荐,及时降低不可信节点的信任值,在网络遭受攻击时仍能获得较高的交易成功率;与基于Bayes估计的信任计算模(TCM-BE)比较,即使在推荐样本较少的情况下,GTTM仍能保持较低的恶意节点误报率。实验结果表明,所提模型能够准确评估节点的可信度,保证网络的可靠运行。

针对物联网异构调度环境下并行计算的静态任务调度问题，提出了一种基于最早完成时间策略改变调度顺序的表调度算法HDPTS。该算法针对现有表调度算法在调度前不能准确地确定调度顺序的问题，在IHEFT算法的基础上添加了一个动态优先级调度策略，当节点的前驱任务都已经完成调度任务时，就改变该节点的调度优先级。任务优先级的计算在所有前驱任务到达这个任务的最晚完成时间与所有资源上最大可以使用时间之间取最大值的基础上，同时考虑到分配到各个资源上的任务对后继任务的影响和资源上的负载情况，以及上行权重的计算值和对出口任务的影响，使得优先级计算更加合理，能够根据任务分配动态合理改变任务调度顺序。通过随机生成一个算例进行测试，结果表明HDPTS比IHEFT、HEFT在调度长度方面减少14.29%；对大量随机产生的特定结构的有向无环图(DAG)进行测试，测试结果显示HDPTS算法比IHEFT、HEFT和LDCP算法更有效。