基于遗传神经网络的边缘集群大规模数据流调度研究

摘要

物联网技术和互联网技术的快速发展，促使边缘设备从单一的数据消费角色转换为生产者。随着边缘设备的智能化发展，其在执行数据任务时仍存在调度缺陷，基于此，研究基于遗传神经网络的边缘集群大规模数据流调度方法。以约束条件对应边缘设备与数据中心，在给定的时间范围内建立虚拟队列，确定边缘集群中的大规模数据流调度请求；通过实际的调度请求划分数据类型，在散度化理论下设定数据流所属类型，按照双重约束情况表征边缘集群大数据流向量；通过遗传神经网络中的适应度函数确定调度权值，按照重要程度进行调度排序，以激发函数对应目标实现大规模数据流调度。以四组不同类型的传感器作为边缘设备，并以传感器在不同日期内的传输数据作为测试样本，以数据调度完整度和调度效率作为测试指标，在新方法应用过程中可以保证数据调度的完整性和效率，具有应用价值。

关键词

遗传神经网络 / 边缘集群 / 大规模数据流 / 调度方法