5、定制化制造中的边缘智能技术解析

定制化制造中的边缘智能技术解析

在当今制造业向智能化转型的大背景下，边缘智能技术在定制化制造中的应用愈发重要。本文将深入探讨边缘计算节点部署优化以及制造业中边缘计算的主动缓存策略，为制造业的智能化发展提供技术支持。

1. 改进的k - 均值聚类边缘计算节点部署

在智能制造中，标准的k - 均值聚类算法并不适合直接部署，需要对其进行改进。改进的核心原则是让聚类中心之间的距离尽可能远，以优化边缘计算节点的部署数量。

1.1 改进算法步骤

• 搜索初始聚类中心 ：系统根据每个输入变量搜索初始聚类中心。
• 计算成本 ：依据方程(2.7)和(2.8)，得到当前边缘计算节点部署数量下网络延迟和计算资源成本的加权和。
• 评估总成本 ：评估当前总成本，判断是否小于上一周期的总成本。
• 更新节点数量 ：根据总节点部署成本最小的原则，更新K以获得最优的边缘计算节点数量。

1.2 伪代码实现

Initialization: Input device spatial distribution p, device function category r, edge node computing ability 
x, network topology G, data source node set U, number of edge