【摘 要】
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在工业物联网环境中部署大量边缘设备以构建边缘网络架构已成为一种趋势。越来越多的工厂选择这种方法来提高生产效率。边缘网络的优点是通过利用雾节点的快速响应能力来提高实时系统的抗干扰能力,降低系统服务总体延迟。但是雾节点的有限资源不足以配置所有传感器节点必需的服务。雾节点的自适应配置必须跟踪工业设备需求的变化,最大程度地减少延迟,并在满足约束条件的同时确保系统稳定性。本文研究了在恶劣和复杂的网络条件下,
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在工业物联网环境中部署大量边缘设备以构建边缘网络架构已成为一种趋势。越来越多的工厂选择这种方法来提高生产效率。边缘网络的优点是通过利用雾节点的快速响应能力来提高实时系统的抗干扰能力,降低系统服务总体延迟。但是雾节点的有限资源不足以配置所有传感器节点必需的服务。雾节点的自适应配置必须跟踪工业设备需求的变化,最大程度地减少延迟,并在满足约束条件的同时确保系统稳定性。本文研究了在恶劣和复杂的网络条件下,雾节点如何自适应配置,以确保系统的稳定性和低延迟性。同时,我们还考虑了在实际工业生产中边缘设备雾节点的电量供应不足限制和通信的约束。之后,我们改进了一种基于并行吉布斯采样方法的分布式随机优化算法,以使其更适应恶劣复杂的网络通信环境,并加入了模拟退火策略以保证收敛性。仿真结果表明,该算法可以在恶劣复杂的网络通信环境中平衡雾节点的能量短缺约束和系统延迟要求,同时确保系统的稳定性。
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