[发明专利]一种基于Android的系统资源管理方法和装置

说明书

本发明提供一种基于Android的系统资源管理方法和装置，其中，所述方法包括：S1，应用系统内部命令上下文意识框架获取任一应用程序的使用率；S2，将所有所述应用程序按照对应的使用率从高到低进行排序，获取初始应用集合；S3，应用自适应机制调整所述初始应用集合，获取最终应用集合。本发明提供的一种基于Android的系统资源管理方法和装置，通过系统内部上下文意识获取应用程序的使用率，实现系统资源的管理，降低了对硬件的依赖性，丰富了交互，改善了多任务管理的用户体验。

技术领域

本发明涉及移动系统预测控制领域，尤其涉及一种基于Android的系统资源管理方法和装置。

背景技术

随着移动互联网的快速发展，安卓(Android)作为一种操作系统，占领了全球移动终端系统的85％，广泛的应用于智能手机和平板电脑等设备上。同时，随着移动终端及其载入的多任务操作系统的不断改进，移动终端与用户交互的流畅性和效率也随之提高。尤其是数级优化方法的提出，不仅优化了系统资源管理，也改善了手机多任务管理的用户体验，扩大了系统服务范围。

为了丰富交互与充分发挥系统的多任务管理功能，随着传感器网络的发展，人们创造了外部上下文感知来学习预测控制用户交互，以期在提高用户体验的同时最大化系统资源利用率。移动终端操作系统的上下文多任务管理分成两大部分：上下文的获取和适应管理机制。其中，上下文指的是内容，包括位置、移动终端状态和时间点或区间等信息。目前的上下文感知主要是外部上下文感知，通过直接采集传感器的数据来建立上下文信息库。为了提高信息质量甚至改善信息的针对性，研究人员通过在应用程序段设立了灵敏规则来帮助系统筛选传感器和传感器数据。

目前，基于上下文的系统资源管理中，有些研究把系统中的应用程序作为字符串并且使用字符串预测算法预测应用程序未来将被使用的可能性的顺序和未来时间点，并获得了很高的预测准确率，但是需要很长的时间的数据训练。此外，一些研究通过直接修改系统结构和工作模式来扩大系统可用空间进行存储，显然提高了系统能存储与取回的状态，使应用程序的启动速度加快，但这种方法直接受硬件设计结构的影响。还有研究在应用程序中设置工作模式，并按照工作模式定时采集传感器数据信息来动态调整应用程序状态，取得了非常好的多任务管理效率，但是受到了传感器信息质量与局限性的影响。

这些方法由于数据训练的难度以及硬件的依赖性而受到了限制，因此对系统资源管理机制以用户为中心的实时性和动态性造成了限制。

发明内容

本发明为解决现有技术中存在的上下文感知受硬件限制的问题，提供了一种基于Android的系统资源管理方法和装置。

一方面，本发明提出一种基于Android的系统资源管理方法，包括：S1，应用系统内部命令上下文意识框架获取任一应用程序的使用率；S2，将所有所述应用程序按照对应的使用率从高到低进行排序，获取初始应用集合；S3，应用自适应机制调整所述初始应用集合，获取最终应用集合。

优选地，所述步骤S1进一步包括：应用系统内部命令上下文意识框架获取内部上下文意识；所述内部上下文意识包括任一应用程序对应的前台时间、第一次数和第二次数，所述前台时间是预设时间内所述任一应用程序在前台占用的时间，所述第一次数是预设时间内所述任一应用程序被打开的次数，所述第二次数是预设时间内所述任一应用程序在成为前台应用前被打开的次数；根据所述内部上下文意识获取任一应用程序的使用率：

v_i＝vt_i+vh_i+vc_i

其中，v_i为第i个应用程序的使用率，i＝1,2,…，n，n为系统中应用程序的总数；vt_i为第i个应用程序的前台时间，vh_i为第i个应用程序的第一次数，vc_i为第i个应用程序的第二次数。