6、智能优化延迟算法与社交物联网信任管理

智能优化延迟算法与社交物联网信任管理

1. 智能优化延迟算法（IODA）

1.1 IODA算法背景

在医疗保健应用中，大部分需要处理实时数据，以在用户端应用程序中提供良好的服务质量（QoS）。在物联网（IoT）中，端到端延迟非常重要，每个流量类别都需要离散的QoS。紧急情况下的关键数据不能有延迟和数据丢失，需要保证交付。网络框架应设计为智能选择最短路径，以减少数据传输过程中的延迟。延迟可能由于流量负载、链路故障、网络拥塞、节点故障、队列和缓冲区等原因产生。节点故障可能是由于连接设备的低电量、节点受到恶意攻击以及节点的物理损坏等。因此，必须开发智能算法来识别故障是来自节点还是链路。

1.2 IODA算法原理

1.2.1 算法概述

提出的智能优化延迟算法（IODA）使用群体优化技术来识别最短路径，以减少数据传输的延迟和数据丢失。该智能技术应用于路由器，在考虑影响数据传输延迟的因素下，有效地进行路径选择。随着时间的推移，框架会学习数据传输情况，之后能够自动路由优化路径，避免链路故障，实现数据传输过程中较少的端到端延迟。

1.2.2 工作机制

• 路径选择 ：IODA算法对路由器进行编程，使其选择最佳路径。在实时数据传输过程中，若发生节点故障，算法会自动选择最佳路由。路由器中实现的IODA算法会分配数据传输路径，群体优化算法则在网络中选择路径，以实现数据的快速传输。路径应自动化，使数据能够沿着延迟最低的路线流动。
• 类比理解 ：可以将其类比为电流通过木材的过程。木材对电流有电阻，但当电流