雾计算中数据处理延迟与能耗最优化研究

发布时间：2023-02-10 18:24

　　随着物联网技术的迅速发展,移动终端设备的数量越来越多,这将会产生海量的数据。如何对这些数据进行安全有效地计算、存储和管理是一个亟待解决的问题。云计算作为一种集中式处理技术,把所有的数据都放在云端进行处理,将会带来两个方面的问题:一是终端用户将大量的数据传到云服务器进行处理,不仅会消耗大量的能量、时间和带宽资源,还会对传输链路造成巨大的压力;二是由于云服务器覆盖范围较广,用户到云端的距离较远,这将会产生较大的传输延迟。雾计算将云计算的服务扩展到网络边缘,通过广泛的地理分布、位置感应、支持移动性等特点解决云计算中面临的问题。因此,论文选择雾计算中数据处理延迟与能耗最优化作为研究课题。本文主要研究雾计算中数据处理的延迟与能耗问题。结合新型雾计算架构,通过建立数学模型和设计算法对问题进行分析和验证,具体研究内容如下。(1)雾计算中数据处理延迟优化算法设计。在云计算架构的基础上,本文结合云-雾三层网络架构模型对数据处理延迟问题进行研究。在雾计算层,将雾设备组成的网络拓扑图抽象为带权无向图,提出雾设备之间相互协作的计算方案。通过最小生成树的Kruskal算法对带权无向图求最小生成树,以减小它们之间...

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 雾计算研究背景及意义
        1.1.1 雾计算研究背景
        1.1.2 雾计算研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 数据处理研究背景及意义
        1.3.1 数据处理研究背景
        1.3.2 数据处理研究意义
    1.4 论文组织结构
第2章 雾计算及数据处理简介
    2.1 雾计算基础知识
        2.1.1 雾计算概念及特点
        2.1.2 雾计算架构
        2.1.3 雾计算应用场景
        2.1.4 雾计算与云计算比较
    2.2 数据处理研究基础
    2.3 本章小结
第3章 雾计算中数据处理延迟优化算法设计
    3.1 引言
    3.2 云-雾网络架构描述
    3.3 云-雾网络架构延迟计算方案
        3.3.1 雾计算层延迟计算方案
        3.3.2 云计算层延迟计算方案
        3.3.3 系统总延迟
    3.4 算法求解
        3.4.1 雾计算层延迟最优化求解
        3.4.2 云计算层延迟最优化求解
    3.5 仿真结果与分析
        3.5.1 雾计算层数据处理延迟性能分析
        3.5.2 雾计算层数据处理百分比对数据处理延迟的影响
        3.5.3 雾节点个数对数据处理延迟的影响
    3.6 本章小结
第4章 基于免疫算法的数据处理能耗优化算法设计
    4.1 引言
    4.2 新型雾计算架构
    4.3 免疫优化算法
        4.3.1 免疫算法基本流程
        4.3.2 解的多样性评价
    4.4 数据处理能耗计算方案
        4.4.1 新型雾计算架构计算方案
        4.4.2 传统雾计算架构计算方案
    4.5 问题求解与结果比较
        4.5.1 新型雾计算架构问题求解
        4.5.2 传统雾计算架构问题求解
    4.6 仿真结果与分析
        4.6.1 数据量变化对数据处理能耗影响
        4.6.2 代理雾服务器个数对数据处理能耗影响
    4.7 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 工作展望
参考文献
在读期间发表的学术论文及研究成果
致谢



本文编号：3739684