4、物联网应用边缘计算基础设施的优化视角

物联网应用边缘计算基础设施的优化视角

在物联网应用中，边缘计算基础设施的设计和管理至关重要。本文将介绍两种用于解决边缘计算基础设施优化问题的算法：变邻域搜索（VNS）和遗传算法（GA），并通过实验评估它们的性能。

变邻域搜索（VNS）

VNS 是一种启发式搜索算法，它通过尝试所有可能的邻域结构移动，选择能使邻域解得到最大改进的移动。该算法有两种邻域结构：
- M1 ：对于每对边缘节点 n1 和 n2，以及由 n1 服务的传感器 s1，让 s1 由 n2 服务，选择能最大程度降低解成本的移动。
- M2 ：对于每对边缘节点 n1 和 n2，以及由 n1 服务的传感器 s1 和由 n2 服务的传感器 s2，交换 s1 和 s2 的服务节点，选择能最大程度降低解成本的移动。

如果当前解得到改进，搜索将从第一个结构重新开始。

遗传算法（GA）

GA 是一种基于进化编程的启发式算法，常用于解决类似的优化问题。在 GA 中，一个可能的解被建模为一个由个体组成的种群，每个个体的解以染色体的形式编码。算法的主要步骤如下：
1. 初始化 ：随机生成初始种群。
2. 适应度评估 ：使用优化问题的目标函数作为 GA 的适应度函数，为每个染色体分配适应度分数。
3. 进化操作 ：通过选择、交叉和变异操作使种群进化。
- 选择 ：根据个体的适应度分数决定是否保留该个体到下一代。
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