46、物联网任务分配与自动驾驶汽车混合模拟器研究

物联网任务分配与自动驾驶汽车混合模拟器研究

1. 物联网环境下任务分配研究

1.1 研究目标与挑战

在高度受限的物联网网络中，找到任务的最优分配方案是研究的目标。面临的主要挑战包括大量的约束条件以及不断变化的上下文环境。

1.2 研究方法

为了找到最优分配方案，创建了一个利用图来表示网络和应用的模拟器。基于这些图，实现、测试、评估并比较了三种不同的算法，分别是：
- Brute Force算法 ：可作为基准算法。
- HC算法 ：即爬山算法。
- GA算法 ：遗传算法。

1.3 算法性能比较

目前的研究是在静态上下文中进行的。由于存在约束条件，研究的设计空间较为稀疏。研究发现：
- 速度方面 ：在约束更多的图中，HC算法的速度超过GA算法。
- 最优权重方面 ：在约束较少的图中，HC算法的最优权重表现更优。
- 局部最优问题 ：HC算法容易陷入局部最优，而GA算法的结果更稳定。

1.4 研究成果

通过研究，创建了一个能够为给定的受限物联网网络找到最优任务分配的系统。

1.5 未来工作展望

• 算法优化 ：
  • 对Brute Force技术采用更数学化的方法，以提高模