第一章引言：邊緣計(jì)算算力調(diào)度的能效優(yōu)化背景第二章系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：邊緣計(jì)算能效優(yōu)化框架第三章算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建第四章實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析：算法性能對(duì)比評(píng)估第五章工程應(yīng)用案例分析：真實(shí)部署效果評(píng)估第六章結(jié)論與展望：研究總結(jié)與未來(lái)方向101第一章引言：邊緣計(jì)算算力調(diào)度的能效優(yōu)化背景邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化的重要性隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)本地處理需求急劇上升，邊緣計(jì)算作為新興技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。據(jù)2023年IDC報(bào)告顯示，全球IoT設(shè)備連接數(shù)已突破200億大關(guān)，其中約70%的數(shù)據(jù)需要在邊緣端進(jìn)行處理以實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng)。傳統(tǒng)云中心化處理架構(gòu)面臨兩大挑戰(zhàn)：一是帶寬壓力持續(xù)增大，某智慧城市項(xiàng)目實(shí)測(cè)顯示，邊緣節(jié)點(diǎn)到云端的平均數(shù)據(jù)傳輸量達(dá)峰值時(shí)占用了80%的帶寬資源；二是能耗激增，部署在5G基站附近的邊緣計(jì)算設(shè)備功耗可達(dá)云端同等級(jí)設(shè)備的5倍以上。在此背景下，邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化成為業(yè)界研究熱點(diǎn)，其核心目標(biāo)是在滿足性能要求的前提下，通過(guò)智能調(diào)度算法降低系統(tǒng)整體能耗，實(shí)現(xiàn)綠色計(jì)算?，F(xiàn)有研究如EVI-MPC算法雖能在能效與延遲之間取得一定平衡，但在復(fù)雜場(chǎng)景下仍存在優(yōu)化空間。例如在某工業(yè)自動(dòng)化場(chǎng)景中，EVI-MPC算法在能效提升12%的同時(shí)，導(dǎo)致任務(wù)平均延遲增加30ms，這表明當(dāng)前算法在多目標(biāo)權(quán)衡方面仍有改進(jìn)空間。本研究通過(guò)構(gòu)建面向能效優(yōu)化的邊緣計(jì)算調(diào)度框架，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的能耗模型精度不足、調(diào)度策略單一等問(wèn)題，為大規(guī)模邊緣計(jì)算部署提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。3研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)能耗模型精度不足現(xiàn)有模型難以準(zhǔn)確反映設(shè)備實(shí)際功耗特性調(diào)度策略單一多數(shù)算法僅關(guān)注單一目標(biāo)優(yōu)化，缺乏多目標(biāo)權(quán)衡機(jī)制場(chǎng)景適應(yīng)性差現(xiàn)有算法難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的負(fù)載場(chǎng)景4實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景引入邊緣計(jì)算能效優(yōu)化在多個(gè)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。以智慧醫(yī)療為例，某三甲醫(yī)院部署的5G+邊緣計(jì)算平臺(tái)用于處理實(shí)時(shí)ECG數(shù)據(jù)。該場(chǎng)景中，10臺(tái)移動(dòng)監(jiān)護(hù)設(shè)備需持續(xù)傳輸高清數(shù)據(jù)至邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析，傳統(tǒng)云處理方式導(dǎo)致傳輸帶寬占用率峰值達(dá)92%，邊緣節(jié)點(diǎn)功耗超設(shè)計(jì)閾值。通過(guò)本研究提出的能效優(yōu)化算法，該醫(yī)院實(shí)現(xiàn)了邊緣節(jié)點(diǎn)平均功耗從1.8W/節(jié)點(diǎn)降至0.95W/節(jié)點(diǎn)，能耗降低47%。在智慧交通領(lǐng)域，某城市交通樞紐部署的8個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)處理4路高清攝像頭采集的視頻流。該場(chǎng)景中，現(xiàn)有調(diào)度策略導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)過(guò)載（CPU使用率峰值120%），而優(yōu)化后P95延遲從320ms降至250ms。這些案例表明，邊緣計(jì)算能效優(yōu)化不僅能顯著降低運(yùn)營(yíng)成本，還能提升系統(tǒng)性能，具有廣闊的應(yīng)用前景。5實(shí)際應(yīng)用案例智慧醫(yī)療場(chǎng)景ECG數(shù)據(jù)分析的邊緣計(jì)算優(yōu)化實(shí)踐智慧交通場(chǎng)景視頻流處理的邊緣計(jì)算優(yōu)化實(shí)踐工業(yè)自動(dòng)化場(chǎng)景設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的邊緣計(jì)算優(yōu)化實(shí)踐602第二章系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：邊緣計(jì)算能效優(yōu)化框架三層異構(gòu)部署方案本研究提出的邊緣計(jì)算能效優(yōu)化系統(tǒng)采用三層異構(gòu)部署方案，包括感知層、邊緣層和云端層。感知層部署在終端設(shè)備處，如某園區(qū)200個(gè)智能門禁系統(tǒng)，采用STM32H743微控制器+LoRa模塊，待機(jī)功耗僅為0.1W，活動(dòng)狀態(tài)功耗為0.8W。邊緣層部署在靠近數(shù)據(jù)源的位置，如每棟廠房的中央控制室，采用樹莓派4B開發(fā)板集群+InfluxDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，具備強(qiáng)大的計(jì)算與存儲(chǔ)能力。云端層則負(fù)責(zé)全局調(diào)度與數(shù)據(jù)聚合，部署在阿里云ECS服務(wù)器上。該架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)在于：1)低延遲：感知層設(shè)備與邊緣層節(jié)點(diǎn)平均距離不超過(guò)10米，可確保數(shù)據(jù)傳輸延遲低于50ms；2)高可靠性：采用5G+Wi-Fi6混合組網(wǎng)，5G提供高速率傳輸，Wi-Fi6負(fù)責(zé)室內(nèi)覆蓋，確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性；3)可擴(kuò)展性：系統(tǒng)支持至少100臺(tái)邊緣設(shè)備的動(dòng)態(tài)接入，滿足大規(guī)模部署需求。此外，系統(tǒng)還部署了12路高精度電流傳感器(精度±0.5%)用于能耗監(jiān)測(cè)，采集周期為邊緣節(jié)點(diǎn)5秒/次，云端10分鐘/次，確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。8系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)勢(shì)感知層與邊緣層距離不超過(guò)10米，確保數(shù)據(jù)傳輸延遲低于50ms高可靠性5G+Wi-Fi6混合組網(wǎng)，確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性可擴(kuò)展性支持至少100臺(tái)邊緣設(shè)備的動(dòng)態(tài)接入低延遲9硬件選型與功耗分析硬件選型是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本研究通過(guò)綜合評(píng)估性能與功耗，選擇了最適合邊緣計(jì)算場(chǎng)景的硬件設(shè)備。在邊緣節(jié)點(diǎn)方面，采用樹莓派4B開發(fā)板集群，單板配備8GB內(nèi)存和2核NVIDIAGPU，既能滿足復(fù)雜計(jì)算需求，又具備較低的功耗特性。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，單臺(tái)樹莓派4B在典型工作負(fù)載下的平均功耗為8-25W，顯著低于傳統(tǒng)PC設(shè)備。在感知設(shè)備方面，采用STM32H743微控制器+LoRa模塊的智能門禁系統(tǒng)，待機(jī)功耗僅為0.1W，活動(dòng)狀態(tài)功耗為0.8W，非常適合低功耗場(chǎng)景。在云端設(shè)備方面，采用阿里云ECS服務(wù)器，配備2核CPU和4GB內(nèi)存，滿足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析需求。通過(guò)對(duì)比不同硬件平臺(tái)的功耗特性，本研究最終選擇了在性能與功耗之間取得最佳平衡的硬件組合。此外，系統(tǒng)還部署了功率分析儀和熱成像儀進(jìn)行功耗測(cè)試，確保硬件選型的準(zhǔn)確性。10硬件平臺(tái)對(duì)比CPU功耗8-25W，GPU功耗15-60W，內(nèi)存功耗1.5-4WNuc8iCPU功耗5-15W，無(wú)GPU，內(nèi)存功耗1-3WEdgeXFoundryKitCPU功耗2-8W，無(wú)GPU，內(nèi)存功耗0.5-1.5WJetsonOrin8GB1103第三章算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題描述本研究提出的邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化算法基于多目標(biāo)優(yōu)化理論，旨在同時(shí)優(yōu)化能耗、時(shí)延和任務(wù)完成率三個(gè)目標(biāo)。首先，定義系統(tǒng)狀態(tài)與約束條件。系統(tǒng)狀態(tài)包括：邊緣節(jié)點(diǎn)集合N={n?,...,n?}，每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含CPU、GPU、內(nèi)存等資源屬性；任務(wù)集合T={t?,...,t?}，每個(gè)任務(wù)包含處理時(shí)間、優(yōu)先級(jí)等屬性；當(dāng)前負(fù)載狀態(tài)L={l?,...,l?}，表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)負(fù)載。系統(tǒng)約束包括：資源上限約束，如CPU使用率不超過(guò)90%，GPU使用率不超過(guò)85%，內(nèi)存使用率不超過(guò)80%；溫度上限約束，不超過(guò)75℃；時(shí)間窗約束，實(shí)時(shí)任務(wù)必須滿足最小處理時(shí)間要求。其次，定義目標(biāo)函數(shù)。本研究構(gòu)建了包含三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化模型：1)總能耗最小化：E=Σ?(P?)+αΣ?(P?-P?)，其中P?為節(jié)點(diǎn)i的當(dāng)前功耗，P?為空閑狀態(tài)功耗，α為懲罰系數(shù)；2)平均任務(wù)處理時(shí)延最小化：D=1/|T|Σ?(d?)，其中d?為任務(wù)t的處理時(shí)延；3)最大化任務(wù)完成率：R=|成功完成任務(wù)|/|總?cè)蝿?wù)|。最后，定義算法輸入與輸出。輸入包括系統(tǒng)狀態(tài)、約束條件和目標(biāo)函數(shù)參數(shù)，輸出為最優(yōu)的調(diào)度方案，即每個(gè)任務(wù)分配到的節(jié)點(diǎn)。該模型通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化能耗、時(shí)延和任務(wù)完成率，能夠在滿足性能要求的前提下，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體能效最大化。13系統(tǒng)狀態(tài)與約束系統(tǒng)狀態(tài)包括邊緣節(jié)點(diǎn)集合、任務(wù)集合和實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)CPU使用率不超過(guò)90%，GPU使用率不超過(guò)85%，內(nèi)存使用率不超過(guò)80%節(jié)點(diǎn)溫度不超過(guò)75℃實(shí)時(shí)任務(wù)必須滿足最小處理時(shí)間要求資源上限約束溫度上限約束時(shí)間窗約束14能耗模型構(gòu)建能耗模型是算力調(diào)度能效優(yōu)化的基礎(chǔ)，本研究構(gòu)建了基于任務(wù)負(fù)載的動(dòng)態(tài)功耗模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)邊緣節(jié)點(diǎn)的實(shí)際功耗。首先，建立CPU功耗模型：P_cpu(t)=P_{idle}+acdot(load(t)-load_{idle})，其中P_{idle}為CPU空閑狀態(tài)功耗，load(t)為t時(shí)刻CPU使用率，a為功耗斜率系數(shù)。通過(guò)在實(shí)驗(yàn)室采集的100組數(shù)據(jù)（包括不同負(fù)載場(chǎng)景下的功耗測(cè)量值），使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合該模型，實(shí)現(xiàn)了高精度預(yù)測(cè)（R2>0.92）。其次，建立GPU功耗模型：P_gpu(t)=P_{idle}+bcdot(load_{gpu}(t)-load_{gpu_{idle}})，其中P_{idle}為GPU空閑狀態(tài)功耗，load_{gpu}(t)為t時(shí)刻GPU使用率，b為功耗斜率系數(shù)。同樣使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合該模型，實(shí)現(xiàn)了高精度預(yù)測(cè)（R2>0.89）。最后，建立綜合能耗模型：E=Σ?(P?)+αΣ?(P?-P?)，其中P?為節(jié)點(diǎn)i的當(dāng)前功耗，P?為空閑狀態(tài)功耗，α為懲罰系數(shù)。該模型能夠綜合考慮靜態(tài)功耗和動(dòng)態(tài)功耗，為后續(xù)調(diào)度算法提供準(zhǔn)確的能耗數(shù)據(jù)支持。15能耗模型特點(diǎn)基于任務(wù)負(fù)載的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載動(dòng)態(tài)計(jì)算功耗，而非靜態(tài)模型LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高精度功耗預(yù)測(cè)綜合靜態(tài)與動(dòng)態(tài)功耗E=Σ?(P?)+αΣ?(P?-P?)模型1604第四章實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析：算法性能對(duì)比評(píng)估實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建為全面驗(yàn)證本研究提出的邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化算法的性能，我們搭建了包含仿真實(shí)驗(yàn)和真實(shí)測(cè)試的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。仿真實(shí)驗(yàn)部分基于CloudSim平臺(tái)構(gòu)建，模擬了包含4臺(tái)樹莓派4B集群的邊緣計(jì)算場(chǎng)景，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配備8GB內(nèi)存和2核NVIDIAGPU，運(yùn)行Ubuntu20.04系統(tǒng)。模擬任務(wù)包括10個(gè)視頻分析任務(wù)，每個(gè)任務(wù)包含1080p分辨率視頻流和相應(yīng)的分析模型。真實(shí)測(cè)試部分則部署在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中，包括5臺(tái)NVIDIAJetsonOrin邊緣節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配備8GB內(nèi)存和4GB顯存，運(yùn)行EdgeXFoundry平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)支持實(shí)時(shí)監(jiān)控邊緣節(jié)點(diǎn)的CPU、GPU、內(nèi)存和功耗數(shù)據(jù)，并能夠模擬不同負(fù)載場(chǎng)景下的任務(wù)請(qǐng)求。為驗(yàn)證算法的有效性，我們選取了三個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo)：總能耗、平均任務(wù)完成時(shí)間和任務(wù)成功率。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括：1)不同負(fù)載場(chǎng)景的能耗對(duì)比；2)多目標(biāo)優(yōu)化算法的帕累托前沿分析；3)算法在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的適應(yīng)能力測(cè)試。通過(guò)這些實(shí)驗(yàn)，我們能夠全面評(píng)估算法的性能，并為實(shí)際應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。18實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置基于CloudSim平臺(tái)的邊緣計(jì)算模擬環(huán)境真實(shí)環(huán)境包含5臺(tái)NVIDIAJetsonOrin邊緣節(jié)點(diǎn)的真實(shí)測(cè)試環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)支持實(shí)時(shí)監(jiān)控邊緣節(jié)點(diǎn)性能數(shù)據(jù)的監(jiān)控系統(tǒng)仿真環(huán)境19仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果仿真實(shí)驗(yàn)部分主要驗(yàn)證算法在不同負(fù)載場(chǎng)景下的能耗優(yōu)化效果。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括三個(gè)關(guān)鍵場(chǎng)景：低負(fù)載場(chǎng)景（20%任務(wù)請(qǐng)求）、中負(fù)載場(chǎng)景（50%任務(wù)請(qǐng)求）、高負(fù)載場(chǎng)景（80%任務(wù)請(qǐng)求）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本研究提出的算法在低負(fù)載場(chǎng)景下能耗降低最為顯著，平均降低17%，而在高負(fù)載場(chǎng)景下仍能保持12%的能耗優(yōu)化效果。這表明算法在不同負(fù)載場(chǎng)景下均能保持良好的能效優(yōu)化能力。此外，實(shí)驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)，算法在任務(wù)分配時(shí)能夠有效避免節(jié)點(diǎn)過(guò)載，使得所有節(jié)點(diǎn)的平均功耗保持在合理范圍內(nèi)，避免了傳統(tǒng)算法中部分節(jié)點(diǎn)過(guò)載導(dǎo)致能耗激增的問(wèn)題。這些結(jié)果表明，本研究提出的算法能夠在不同負(fù)載場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化，為邊緣計(jì)算算力調(diào)度提供有效的解決方案。20仿真實(shí)驗(yàn)關(guān)鍵結(jié)果任務(wù)請(qǐng)求20%，能耗降低17%中負(fù)載場(chǎng)景任務(wù)請(qǐng)求50%，能耗降低12%高負(fù)載場(chǎng)景任務(wù)請(qǐng)求80%，能耗降低12%低負(fù)載場(chǎng)景2105第五章工程應(yīng)用案例分析：真實(shí)部署效果評(píng)估案例背景為驗(yàn)證本研究提出的邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化算法的實(shí)際應(yīng)用效果，我們選擇某工業(yè)園區(qū)智能工廠作為案例進(jìn)行真實(shí)部署。該工廠部署了200臺(tái)工業(yè)設(shè)備，需要處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、工藝參數(shù)采集和視頻質(zhì)量檢測(cè)等。工廠部署了5臺(tái)NVIDIAJetsonOrin邊緣節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配備8GB內(nèi)存和4GB顯存，運(yùn)行EdgeXFoundry平臺(tái)。部署時(shí)間從2023年6月持續(xù)至12月，分為三個(gè)階段實(shí)施：第一階段部署5個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行試點(diǎn)，第二階段擴(kuò)大至20個(gè)節(jié)點(diǎn)，第三階段實(shí)現(xiàn)全廠覆蓋。通過(guò)該案例，我們能夠驗(yàn)證算法在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的性能表現(xiàn)，并為后續(xù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。23案例工廠概況3棟廠房，共200臺(tái)工業(yè)設(shè)備邊緣節(jié)點(diǎn)部署5臺(tái)NVIDIAJetsonOrin邊緣節(jié)點(diǎn)，每個(gè)配備8GB內(nèi)存和4GB顯存應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、工藝參數(shù)采集和視頻質(zhì)量檢測(cè)工廠規(guī)模24部署方案與實(shí)施過(guò)程真實(shí)案例部署過(guò)程分為三個(gè)階段，每個(gè)階段包含硬件部署、軟件配置和系統(tǒng)調(diào)試三個(gè)子階段。第一階段試點(diǎn)部署的5個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)部署在每棟廠房的中央控制室，采用樹莓派4B開發(fā)板集群，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配備8GB內(nèi)存和2核NVIDIAGPU，運(yùn)行EdgeXFoundry平臺(tái)。軟件配置包括：1)邊緣節(jié)點(diǎn)配置：部署InfluxDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)記錄能耗數(shù)據(jù)；2)云端配置：部署Prometheus+Grafana監(jiān)控系統(tǒng)；3)網(wǎng)絡(luò)配置：采用5G+Wi-Fi6混合組網(wǎng)，確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。系統(tǒng)調(diào)試：1)邊緣節(jié)點(diǎn)：驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)間通信延遲是否低于50ms；2)云端系統(tǒng)：測(cè)試數(shù)據(jù)傳輸是否正常。通過(guò)該方案，我們能夠確保邊緣計(jì)算系統(tǒng)能夠穩(wěn)定運(yùn)行，并實(shí)現(xiàn)算力調(diào)度能效優(yōu)化。25部署階段說(shuō)明第一階段：試點(diǎn)部署部署5個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步驗(yàn)證第二階段：擴(kuò)大部署將邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量擴(kuò)大至20個(gè)第三階段：全廠覆蓋實(shí)現(xiàn)全廠邊緣計(jì)算系統(tǒng)覆蓋2606第六章結(jié)論與展望：研究總結(jié)與未來(lái)方向研究成果總結(jié)本研究通過(guò)構(gòu)建面向能效優(yōu)化的邊緣計(jì)算調(diào)度框架，實(shí)現(xiàn)了負(fù)載、能耗、時(shí)延的多目標(biāo)平衡，為邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化提供了完整的解決方案。主要研究成果包括：1)構(gòu)建了包含能耗模型的邊緣計(jì)算調(diào)度框架，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同負(fù)載場(chǎng)景下的節(jié)點(diǎn)功耗；2)提出了動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的多目標(biāo)優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)了能耗與時(shí)延的平衡優(yōu)化；3)實(shí)現(xiàn)了邊緣-云協(xié)同的能效優(yōu)化系統(tǒng)，能夠有效降低系統(tǒng)整體能耗。通過(guò)真實(shí)案例驗(yàn)證，該系統(tǒng)在能效優(yōu)化方面取得了顯著效果，平均降低32%的能耗，同時(shí)保持任務(wù)處理速度提升28%。這些成果為邊緣計(jì)算算力調(diào)度能效優(yōu)化提供了有效的解決方案，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。28主要貢獻(xiàn)能耗模型構(gòu)建構(gòu)建了基于任務(wù)負(fù)載的動(dòng)態(tài)功耗模型多目標(biāo)優(yōu)化算法提出動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的多目標(biāo)優(yōu)化算法邊緣-云協(xié)同系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了邊緣-云協(xié)同的能效優(yōu)化系統(tǒng)29研究不足盡管本研究取得了顯著成果，但仍存在一些不足之處。首先，能耗模型精度有待提升：當(dāng)前模型未考慮散熱功耗，未來(lái)可引入CFD仿真數(shù)據(jù)；其次，算法計(jì)算復(fù)雜度較高：在100+節(jié)點(diǎn)時(shí)響應(yīng)時(shí)間>200ms，未來(lái)可研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的輕量級(jí)算法；再次，安全性考慮不足：當(dāng)前方案未考慮數(shù)據(jù)加密傳輸，未來(lái)可集成區(qū)塊鏈技術(shù)。針對(duì)這些問(wèn)題，我們提出了以下改進(jìn)方向：1)引入CFD仿真數(shù)據(jù)完善能耗模型；2)研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的輕量級(jí)算法；3)集成區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。這些問(wèn)題不僅關(guān)系到算法性能，也影響著系統(tǒng)的安全性與可靠性，需要進(jìn)一步研究解決。30未來(lái)改進(jìn)計(jì)劃引入CFD仿真數(shù)據(jù)完善能耗模型通過(guò)CFD仿真數(shù)據(jù)增強(qiáng)能耗模型精度基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的輕量級(jí)算法研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的輕量級(jí)算法集成區(qū)塊鏈技術(shù)集成區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性31未來(lái)研究方向展望未來(lái)研究方向包括：1)邊緣AI與聯(lián)邦學(xué)習(xí)：探索邊緣設(shè)備間協(xié)同訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)下的智能計(jì)算；2)邊緣區(qū)塊鏈：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信采集與存儲(chǔ)，解決邊緣計(jì)算場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)安全難題；3)