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雾计算服务提升算法研究

         

摘要

为提升雾节点应对任务请求的响应能力,在梳理当前相关研究改进空间的基础上构思了一种雾计算服务提升(SI)算法。算法从全局性收敛角度出发设计了食物源生成优化机制、蜂群寻觅食物源优化机制、食物源的优劣分析机制等。然后将各优化机制部署在雾系统中用于响应不同规模雾任务的计算请求。考察表明,SI算法思路在受理雾任务时所消耗的时延成本较传统算法方案有显著的优势,不仅如此,SI算法经经典函数测试后也表明了该算法收敛的全局性。该算法可部署在无人驾驶、无人机飞行等自控领域。

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