面向边缘端工业微服务部署的多目标白鲨优化算法

李孝斌; 苟堃耀; 尹超

西安交通大学学报 ›› 2025, Vol. 59 ›› Issue (8) : 1 -10.

李孝斌, 苟堃耀, 尹超

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摘要

针对在有限资源的边缘节点上部署工业微服务时难以兼顾节点的资源利用和负载均衡状况的问题，提出了一种改进型多目标白鲨优化算法。考虑工业微服务部署时边缘节点资源利用和负载状况的协同优化问题，建立了一个以边缘节点计算资源余量、服务通信能耗、负载均衡状况和存储资源余量为指标的多目标优化模型；针对该模型的求解，从初始种群质量、收敛速度、跳出局部最优能力以及优质解的保留4个方面，分别引入了混沌映射初始化、自适应权重因子、差分进化算子以及精英保留策略对多目标白鲨优化算法进行改进。模型求解实验结果表明，相较于原始多目标白鲨优化算法，改进型多目标白鲨优化算法在上述4个指标上分别优化了13.8%、37.1%、63.9%、47.4%,相较于二代遗传算法则分别优化了63.2%、53.2%、39.1%、63.6%,且所提算法收敛速度更快。