6、智能制造中的物-边-云协同计算决策方法

智能制造中的物-边-云协同计算决策方法

1. 背景与问题提出

随着工业 4.0 和云计算技术的发展，个性化定制作为一种新的生产模式正迅速发展。个性化定制具有订单驱动生产、严格的加工时间、高度动态的外部条件以及生产过程灵活性大等特点，这给生产系统带来了更多不确定性，也对个性化定制生产中相关任务的边缘计算处理带来了巨大挑战。

为解决上述问题，提出了定制生产中的物 - 边 - 云协同计算决策（TCCD）方法。该方法首先介绍了用于实现 TCCD 方法的个性化定制生产系统架构，然后根据从私有云平台接收到的客户订单中的产品数量和类型，对客户的个性化定制订单进行动态划分。接着，提出了任务优先级排序算法来优化订单中所有任务的等待时间。最后，提出了离散粒子群算法来优化所有任务的平均执行时间和设备利用率决策选项（物 - 边协同（TEC）计算、边 - 边协同（EEC）计算或边 - 云协同（ECC）计算）。

2. 相关算法

2.1 分布匈牙利算法

ALGORITHM 2.3  Distribution Hungarian Algorithm
Input: edge cluster status ({E}, {Sc}, {Ns}, {MR}, {Tdelay}), mobile status ({V}, {L}), big data status ({F}, {Df}, {ui}).
Output: Fetching data finish flag isdone
1
if requirement of F is sending to servers
2
  isDone ← 0
3
Els