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

在定制化制造领域，边缘智能技术正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨边缘计算节点部署优化以及制造中边缘计算的主动缓存策略等关键技术。

1. 改进的 k - 均值聚类边缘计算节点部署

标准的 k - 均值聚类算法在智能制造中的边缘计算节点部署方面并不适合直接应用，因此需要对其进行改进。改进的思路是遵循中心之间距离尽可能远的原则，设置初始 k - 均值聚类中心，然后运行标准的 k - 均值聚类算法。以下是基于改进 k - 均值聚类的智能制造边缘计算节点部署的伪代码：

ALGORITHM 2.1  Pseudocode of Edge Computing Node Deployment Based on Improved k - Means 
Clustering for Smart Manufacturing
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 computing nodes to be deployed k
Output: number of edge computing node deployment optimizations K
Begin
Randomly select k data points from the data set as the starting cen