第一章緒論第二章邊緣云協(xié)同數(shù)據(jù)處理時(shí)延理論基礎(chǔ)第三章邊緣云協(xié)同數(shù)據(jù)處理時(shí)延影響因素實(shí)證研究第四章邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化模型設(shè)計(jì)第五章邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證第六章邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化系統(tǒng)原型驗(yàn)證01第一章緒論研究背景與意義邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同應(yīng)用時(shí)延問(wèn)題的制約因素研究的必要性隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的激增，邊緣云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的需求日益增長(zhǎng)。傳統(tǒng)云計(jì)算處理時(shí)延高，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求。通過(guò)優(yōu)化時(shí)延，可以提高邊緣云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的效率和效果。國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀國(guó)外研究進(jìn)展國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展現(xiàn)有研究的不足美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)提出的EdgeFusion框架在時(shí)延優(yōu)化方面取得了一定成果。清華大學(xué)提出的MobiEdge算法在視頻流傳輸場(chǎng)景中表現(xiàn)良好。缺乏針對(duì)不同業(yè)務(wù)QoS需求的差異化時(shí)延保障機(jī)制。研究目標(biāo)與內(nèi)容研究目標(biāo)研究?jī)?nèi)容研究方法構(gòu)建時(shí)延優(yōu)化模型，開(kāi)發(fā)支持多業(yè)務(wù)QoS約束的調(diào)度算法。包括時(shí)延影響因素分析、模型設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)驗(yàn)證。采用仿真實(shí)驗(yàn)法、灰箱分析法和多場(chǎng)景驗(yàn)證法。研究方法與技術(shù)路線研究方法技術(shù)路線預(yù)期成果包括仿真實(shí)驗(yàn)法、灰箱分析法和多場(chǎng)景驗(yàn)證法。包括理論建模、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證測(cè)試。開(kāi)發(fā)出高效、實(shí)用的邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化系統(tǒng)。02第二章邊緣云協(xié)同數(shù)據(jù)處理時(shí)延理論基礎(chǔ)邊緣計(jì)算架構(gòu)模型邊緣計(jì)算架構(gòu)的演進(jìn)典型架構(gòu)分析架構(gòu)選擇依據(jù)從云為中心的三層架構(gòu)向云-邊-端協(xié)同架構(gòu)演進(jìn)。包括集中式、分布式和混合式架構(gòu)。根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的架構(gòu)。時(shí)延影響因素建模計(jì)算時(shí)延的影響因素傳輸時(shí)延的影響因素調(diào)度時(shí)延的影響因素包括算法復(fù)雜度、邊緣設(shè)備能力和并發(fā)任務(wù)數(shù)。包括網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、帶寬利用率和傳輸協(xié)議。包括資源分配策略、任務(wù)優(yōu)先級(jí)和調(diào)度算法復(fù)雜度。時(shí)延優(yōu)化相關(guān)算法研究經(jīng)典時(shí)延優(yōu)化算法新興時(shí)延優(yōu)化算法算法比較包括最小生成樹(shù)(MST)算法和蟻群算法。包括BQP二叉量子規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。比較不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)。QoS保障機(jī)制研究分層QoS保障框架QoS參數(shù)分析QoS與成本平衡包括物理層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。包括時(shí)延抖動(dòng)、可用性和可恢復(fù)性。建立QoS-成本平衡模型。03第三章邊緣云協(xié)同數(shù)據(jù)處理時(shí)延影響因素實(shí)證研究研究設(shè)計(jì)與方法實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)分析方法搭建包含200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)和3個(gè)云中心的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。使用NS-3模擬工業(yè)場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，采集時(shí)延、能耗、吞吐量等數(shù)據(jù)。使用時(shí)延影響因素矩陣、回歸分析和蒙特卡洛模擬進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。計(jì)算時(shí)延影響因素分析計(jì)算時(shí)延基準(zhǔn)測(cè)試影響因素分析時(shí)延降低策略在工業(yè)控制系統(tǒng)控制算法場(chǎng)景中進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。分析算法復(fù)雜度、邊緣設(shè)備能力和并發(fā)任務(wù)數(shù)對(duì)計(jì)算時(shí)延的影響。提出算法優(yōu)化、邊緣設(shè)備升級(jí)和任務(wù)卸載等策略。傳輸時(shí)延影響因素分析傳輸時(shí)延基準(zhǔn)測(cè)試影響因素分析時(shí)延降低策略在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸場(chǎng)景中進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、帶寬利用率和傳輸協(xié)議對(duì)傳輸時(shí)延的影響。提出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化、帶寬預(yù)留和協(xié)議優(yōu)化等策略。調(diào)度時(shí)延影響因素分析調(diào)度時(shí)延基準(zhǔn)測(cè)試影響因素分析時(shí)延降低策略在多業(yè)務(wù)混合調(diào)度場(chǎng)景中進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。分析資源分配策略、任務(wù)優(yōu)先級(jí)和調(diào)度算法復(fù)雜度對(duì)調(diào)度時(shí)延的影響。提出動(dòng)態(tài)資源分配、優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整和智能調(diào)度算法等策略。04第四章邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化模型設(shè)計(jì)時(shí)延優(yōu)化問(wèn)題描述問(wèn)題描述數(shù)學(xué)模型模型特點(diǎn)定義邊緣云協(xié)同數(shù)據(jù)處理時(shí)延優(yōu)化問(wèn)題。建立時(shí)延優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。說(shuō)明模型的動(dòng)態(tài)性、解耦性和多目標(biāo)優(yōu)化特點(diǎn)。時(shí)延影響因素量化影響因素維度時(shí)延影響因素量化模型時(shí)延函數(shù)包括計(jì)算時(shí)延、傳輸時(shí)延和調(diào)度時(shí)延。建立時(shí)延影響因素量化模型。建立時(shí)延函數(shù)公式。時(shí)延優(yōu)化算法設(shè)計(jì)算法框架算法流程圖算法優(yōu)勢(shì)設(shè)計(jì)時(shí)延優(yōu)化算法框架。提供詳細(xì)的算法流程圖。說(shuō)明算法的動(dòng)態(tài)性、解耦性和多目標(biāo)優(yōu)化優(yōu)勢(shì)。05第五章邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證系統(tǒng)原型：驗(yàn)證環(huán)境搭建硬件環(huán)境軟件環(huán)境驗(yàn)證場(chǎng)景搭建包含200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)和3個(gè)云中心的驗(yàn)證環(huán)境。部署EdgeXFoundry、OpenStack等軟件平臺(tái)。選擇工業(yè)控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控和工業(yè)圖像處理場(chǎng)景進(jìn)行驗(yàn)證。性能測(cè)試時(shí)延測(cè)試能耗測(cè)試吞吐量測(cè)試測(cè)試算法的時(shí)延性能。測(cè)試算法的能耗性能。測(cè)試算法的吞吐量性能。多場(chǎng)景驗(yàn)證工業(yè)控制系統(tǒng)驗(yàn)證視頻監(jiān)控驗(yàn)證工業(yè)圖像處理驗(yàn)證在鋼鐵廠熱軋帶鋼生產(chǎn)線上進(jìn)行驗(yàn)證。在智慧城市交通路口進(jìn)行驗(yàn)證。在制造業(yè)質(zhì)檢線上進(jìn)行驗(yàn)證。06第六章邊緣云協(xié)同時(shí)延優(yōu)化系統(tǒng)原型驗(yàn)證系統(tǒng)原型：驗(yàn)證環(huán)境搭建硬件環(huán)境軟件環(huán)境驗(yàn)證場(chǎng)景搭建包含200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)和3個(gè)云中心的驗(yàn)證環(huán)境。部署EdgeXFoundry、OpenStack等軟件平臺(tái)。選擇工業(yè)控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控和工業(yè)圖像處理場(chǎng)景進(jìn)行驗(yàn)證。性能測(cè)試時(shí)延測(cè)試能耗測(cè)試吞吐量測(cè)試測(cè)試算法的時(shí)延性能。測(cè)試算法的能耗性能。測(cè)試算法的吞吐量性能。多場(chǎng)景驗(yàn)證工業(yè)控制系統(tǒng)驗(yàn)證視