23、雾计算基础设施中的数据流映射与MPI容器集群应用

雾计算基础设施中的数据流映射与MPI容器集群应用

1 雾计算中的数据流问题与遗传算法分析

1.1 智能城市传感应用背景

在智能城市场景中，分布在地理区域内的大量传感器和智能设备会产生海量数据。传统基于云的方案会将这些数据全部发送到集中式数据中心，这可能导致网络拥塞和高延迟，对于需要快速且可扩展数据包管理的应用（如自动交通管理、自动驾驶支持或广泛传感器阵列的数据收集）来说是不可接受的。因此，将数据聚合、过滤和预处理等任务移向网络边缘的雾节点层成为常见做法。

1.2 数据流映射问题建模

我们将传感器到雾节点的数据流映射问题建模为一个优化问题，目标是在考虑网络延迟和处理时间的情况下，最小化系统中的平均响应时间。同时，我们采用了基于进化编程范式的启发式方法来解决这个问题。

1.3 遗传算法的交叉概率敏感性分析

为了分析遗传算法（GA）启发式方法的性能，我们研究了在 $\rho = 0.8$ 和 $\delta\mu = 0.3$ 的情况下，不同交叉概率对算法收敛性的影响。结果如下表所示：
| 交叉概率 $P_{cross}$ | 收敛情况 |
| ---- | ---- |
| 0.8 | 解持续振荡，无法收敛 |
| 0.5 | 行为稳定，能够收敛 |

从这些结果可以看出，交叉概率对 GA 启发式方法的收敛性有显著影响。当平均系统负载很高时，GA 启发式方法和求解器都难以找到最优解，但 GA 方法在很多情况下仍能达到接近甚至优于求解器的性能。不过，此时 GA 启发式方法对其主要参数（如交叉概率）变得更加敏感。因此，在最具挑战性的场景中，专门设计的启发式方法