17、IoT信任问题解析与应对策略

IoT信任问题解析与应对策略

1. IoT信任的技术与非技术关注点

在物联网(IoT)领域,存在17个技术方面的信任关注点,具体如下:
|序号|关注点|
| ---- | ---- |
|1|可扩展性|
|2|异构性|
|3|控制与所有权|
|4|可组合性、互操作性、集成性和兼容性|
|5|“ilities”特性|
|6|同步性|
|7|测量|
|8|可预测性|
|9|特定于IoT的测试和保证方法|
|10|IoT认证标准|
|11|安全性|
|12|可靠性|
|13|数据完整性|
|14|过量数据|
|15|速度和性能|
|16|可用性|
|17|可见性和发现性|

同时,还存在两个非技术方面的信任关注点,即可保险性和风险测量,以及缺乏监管和治理。

2. 可扩展性问题

如今,计算功能已嵌入到如灯泡和厨房水龙头等日常产品中。当计算成为微小消费产品的一部分时,可扩展性迅速成为一个问题,尤其是当这些产品需要网络连接时。物联网的传感器和聚合器组件在可扩展性方面问题尤为突出。从数十到数百个感知环境的设备收集和聚合数据,很快就会成为性能瓶颈。

如果平均每人关联十个或更多的物联网设备,那么需要连接的设备数量将迅速增加,带宽和能源需求也会随之激增。若未来3年将新增200 - 500亿个物联网设备的预测成真,计算、架构和验证方面的变革将不可避免。更多的设备需要在设备与用户之间建立通信方式,而且设备之间的相互通信需求也会带来额外的可扩展性问题。

可扩

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值