來源：Proceedings of the Fourth Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PERCOM’06)2006
標題：An Adaptive Multi-Constraint Partitioning Algorithm for Offloading in Pervasive Systems 密碼: 3gy2
作者：Shumao Ou, Kun Yang and Antonio Liotta {smou, kunyang, aliotta}@essex.ac.uk
單位：University of Essex, Department of Electronic Systems Engineering, UK （埃塞克斯大學，電子工程系，英國）
問題提出：
任務分解是普適系統中採用一種機制，在資源嚴重受限的移動設備中，通過合併一個普適服務/應用的部分類代碼併發送到到附近的一些資源豐富的代理上來完成服務。一個普適服務的應用在分解之前需要被劃分。這樣劃分算法在一個高性能的分解系統中就顯得至關重要。
解決辦法：
本文提出了一個動態(K+1)劃分算法來將一個給定的應用劃分成1個不可分解的部分和K個可分解的部分。而且，這些劃分滿足多種限制條件（應用用戶提出的或者是移動設備資源受限）。劃分算法用一個動態的多消耗圖來模型化一個應用的組成類的資源消耗，包括CPU、內存、數據傳輸，並用重邊輕點算法（HELVM）（即邊的權重和定點的權重兩方面綜合考慮）來粗化多消耗圖。最後開發一個實現該算法的任務分解工具來評估我們的算法。實驗結果表明我們的算法在效率和資源消耗方面都具有很好的性能表現。
拓展研究：
在任務分解系統中，遠程執行及遠程交流將不可避免的增加類和應用執行失敗的風險，這就需要一個重要而高效的錯誤容忍機制。另外，安全和信任機制也可以考慮應用到其中。同時，進一步減少K+1劃分算法的計算和傳輸的複雜度.。
存在的不足：（只是現階段的個人的一些觀點，有待驗證）
1.應用的組成類是在執行之前進行的劃分，然後執行時進行任務的分解。如果事先無法獲得應用的所有類，那麼就無法劃分。能做到邊執行邊劃分？
考慮博弈或馬爾可夫。。。
2.按整個類進行劃分，對於某些特定的應用還是顯得太粗糙，而對另一些應用又顯得太細化，可以根據應用的不同類型動態選擇劃分的粒度。按方法級別，類級別，還是按照模塊進行劃分。