23、雾云物联网与签名验证技术解析

雾云物联网与签名验证技术解析

雾云物联网资源分配：XCS算法的应用

在物联网应用不断发展的今天，资源分配（RA）模型的性能评估中，节能是一个不可忽视的因素。一个成功的RA框架依赖于高效的算法来管理计算资源，算法的选择取决于其能否以最小的延迟、能耗和预算满足应用需求。

随着物联网应用的广泛普及，其在异构性、移动性和上下文感知方面变得日益复杂。因此，需要一种能够根据物联网 - 雾 - 云框架不断变化的需求进行学习和适应的算法。在众多方法中，扩展分类器系统（XCS）不仅能够学习和适应最优的输入/输出映射，还能演化出一组描述这些映射的最小规则集，这使其在数据科学工具中脱颖而出。

以一个案例研究为例，我们探讨如何通过XCS实现物联网应用在雾 - 云环境中的最优资源分配。在这个案例中，来自各种物联网设备的工作负载请求以及提供计算节点的资源池（雾和云）构成了环境。而代理程序则封装了探测器、种群集[P]、匹配集[M]、预测数组[PA]、动作集[A]、遗传算法（GA）和执行器。

在每个时间步，工作负载的数量作为输入。该框架的目标是估计在雾层中以最小延迟和能耗处理的最优工作负载数量，实现雾层和云之间工作负载的平衡分配。

系统模型

该RA框架将每个时间段“t”设定为10秒。在每个时间段内，用户从边缘设备向基站发出的请求数量（σ(t)）被定义为工作负载，它以离散时间信号表示，范围在[0, σmax]之间，其中σmax设定为100，即基站每秒接收的最大工作负载。因此，当“t”为10秒时，工作负载范围在每秒0到1000个请求之间。

雾层包含一个雾控制器（基站收发信台）和一组地理位置相近的雾节点。雾控制器负责将传入的工作负载分