工业物联网的工业边缘云部署算法

摘要：

针对动态调整不同区域的生产线时,因工业边缘云资源有限,覆盖生产线的工业边缘云部署不合理而造成实时性运维服务质量下降和企业成本增加等问题,采用带约束的多目标优化和带约束的最小子集划分思想讨论工业边缘云部署问题,提出一种启发式遗传算法.基于问题的特点,该算法采用二进制编码,降低了算法实现的难度;采用多轮随机不重复解策略筛选多样化的可行解作为初始种群,提高了搜索速度和搜优概率;根据混合选择法有目的地选择较优个体和较差个体,从而保持种群多样性;采用多轮多维度多点交叉法实现个体间较优与较优、较优与较差、较差与较差的深度交叉,维持了种群多样性,并探索了新区域;利用较优个体优先单点变异策略,对交叉操作产生的较优新个体所在区域优先进行局部深挖,在深挖过程中不断调整深挖方向,从而拓展种群多样性,提升全局搜索能力.实验从期望负载偏差率、期望服务延时偏差率、算法收敛率及解误差率4方面验证了算法的有效性、收敛性和全局搜索能力.

关键词：工业物联网;边缘云部署;NP难问题;遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育厅科技资助项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：574-583