2、物联网中的群体智能算法与Web客户端加密技术

物联网中的群体智能算法与Web客户端加密技术

1. 群体智能算法在物联网中的应用

群体智能（SI）算法是一种受众多动物（如鱼类、蚂蚁、昆虫、鸟群和蜂群）的社会和生物行为启发而产生的模拟方法，用于解决复杂的非线性问题。这些昆虫的群体行为通过相互作用（合作）展现出集体智慧。SI 作为一种元启发式算法，具备处理多学科中大规模和多目标问题的能力。

物联网（IoT）是动态的，通过无线传感器网络（WSN）、射频识别（RFID）、传感器技术等先进发展相互连接，实现物理对象之间的通信和决策。然而，由于其复杂和动态的特性，物联网的发展给研究人员带来了诸多担忧。SI 算法被研究和建模，以解决物联网中常见的复杂现实世界优化问题，如路由、资源管理和任务调度。调度是指在单台或多台机器上为多个任务分配资源，路由则是寻找最佳路径，主要目标是减少整个任务的计算时间。因此，各种 SI 算法（如粒子群优化算法（PSO）、细菌群体优化算法（BCO）、蚁群优化算法（ACO）及其变体）被用于解决上述问题。

1.1 文献综述

• PSO 和 SA 混合算法 ：单独使用 PSO 和模拟退火（SA）算法无法产生优化结果，因此将这两种算法进行混合，以在物联网网络中实现更好的任务分配和资源利用。PSO 算法在局部环境中无法产生优化结果，也无法实现最佳响应。混合算法的最终目标是实现低功耗、最小化向用户分配资源的成本并减少任务分配时间。
• SEB - GSI 和 SEB - UCB 算法 ：提出了一种具有服务可靠性、能源感知和数据积压感知的学习框架，即 SEB - GSI（全局状态信息）算法和 CSI 以及单 MTD