放眼當(dāng)下,全球范圍內(nèi)海洋資源利用、海事交通運(yùn)輸以及海上貿(mào)易往來等方面的活動(dòng)呈現(xiàn)出前所未有的蓬勃態(tài)勢(shì),這對(duì)于海上通信的要求不斷提高。在萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代背景下,移動(dòng)邊緣計(jì)算的出現(xiàn)推動(dòng)通信領(lǐng)域進(jìn)入了更高更快的發(fā)展層次,將其應(yīng)用于傳統(tǒng)海上通信網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn),必定會(huì)為智慧海事注入新的活力,以此為初衷,本文展開了對(duì)于海上通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究。在海事云的建設(shè)基礎(chǔ)上,本文引進(jìn)移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)對(duì)現(xiàn)有體系架構(gòu)進(jìn)行拓展延伸,構(gòu)建了一個(gè)新型的海事通信網(wǎng)絡(luò)總體模型,并將協(xié)同運(yùn)行機(jī)制應(yīng)用于整個(gè)系統(tǒng)中各級(jí)設(shè)備的工作運(yùn)轉(zhuǎn)。根據(jù)總模型的特點(diǎn),本文對(duì)其中的兩個(gè)子系統(tǒng),即協(xié)同邊緣側(cè)與船舶的通信模型、海事云端與協(xié)同邊緣側(cè)的通信模型分別進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì),與此同時(shí)明確了各部分的具體運(yùn)行思路。對(duì)于協(xié)同邊緣側(cè)與船舶的通信網(wǎng)絡(luò),本文通過對(duì)協(xié)同邊緣服務(wù)器與船舶間的任務(wù)調(diào)度問題進(jìn)行探究,從而達(dá)到優(yōu)化該部分網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)。為此提出一種基于合作型協(xié)同進(jìn)化的任務(wù)調(diào)度機(jī)制,任務(wù)的分配按照有利于進(jìn)化的方式自動(dòng)調(diào)整,經(jīng)過合作協(xié)同得出全局優(yōu)化方案。相應(yīng)仿真結(jié)果表明,采用本文提出的調(diào)度策略,當(dāng)整體時(shí)延與能耗達(dá)到相對(duì)最小時(shí),網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)處于最優(yōu)狀態(tài)。底層系統(tǒng)的優(yōu)化方案為上層... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１移動(dòng)邊緣計(jì)算基本框架??Ｆｉｇ．?２．１?Ｂａｓｉｃ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ＭＥＣ??

紹。??（２）合作型協(xié)同進(jìn)化算法??ＣＣＧＡ早在１９９５年就己經(jīng)被Ｍ．?Ａ．?Ｐｏｔｔｅｒ等人提出［４９］，它的基本思想是將復(fù)雜的大??問題按需分解成多個(gè)小問題即多個(gè)種群，通過在各個(gè)種群中求解，經(jīng)過相互協(xié)同完成整??體的評(píng)價(jià)，按照“分而治之”的基本思想實(shí)現(xiàn)種群間的合作［５＜）］。在ＣＣＧＡ中，多個(gè)種??群在合作關(guān)系中進(jìn)化，對(duì)于每個(gè)種群來說，其最優(yōu)解只是整個(gè)問題解的一部分，需要把??全部種群的解都連接起來，才能得到完整的解［５１］。以優(yōu)化兩個(gè)參數(shù)為例，則需劃分兩個(gè)??種群，方法示意見圖２．２。??個(gè)體編號(hào)?種群＾?＿種群二??①?１０００１１?０１０１００??②?０１０１０１?１０１０１０??③?０００１００?００１００１??④?１０１０１１?０１１１００??⑤?１１１００１?１００００１??⑤?００１０１１?１１１０１０??圖２．?２種群劃分方法??Ｆｉｇ．?２．２?Ｍｅｔｈｏｄ?ｏｆ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ?ｄｉｖｉｓｉｏｎ??ＣＣＧＡ的原理可具體描述如下：設(shè)求解的目標(biāo)函數(shù)為Ｍ／？／（ｘ），需要優(yōu)化的部分即??自變量共》個(gè)，表示為１?＝?．．．。設(shè)合作協(xié)同進(jìn)化過程中共有兩個(gè)種群ｇ和巧??且各自規(guī)模均為種群一中包含變量１？／？，種群二中包含變量ｍ?＋?１？ｎ，那么ｆ第＾代??的第／個(gè)個(gè)體⑴和第ｆ代全體可分別表示為式（２．１）：??＼ｘＸｉ（ｔ）?＝?ｘｉＸ｛ｔ）ｘｉ２（ｔ）．．．ｘｉｍ｛ｔ）?（２?〇??＝?｛尤丨丨（０，義１２?（’），＿．．，Ａｓ?（’）｝??同理，可相應(yīng)地表示ｐ２第〖代的第／個(gè)個(gè)體ｘ２；⑴和第〖代全體為：??－１１?－??

群巧中的最優(yōu)個(gè)體６組成。??目前，在調(diào)度優(yōu)化、博弈策略設(shè)計(jì)、模式識(shí)別、數(shù)值優(yōu)化與數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域，都應(yīng)??用到了?ＣＣＧＡ作為解決方案，可見ＣＣＧＡ因其自身優(yōu)勢(shì)而有著光明的研究前景。??２．?２．?２灰狼優(yōu)化??灰狼優(yōu)化算法（Ｇｒｅｙ?Ｗｏｌｆ?Ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ，?ＧＷＯ）是Ｍｉｒｊａｌｉｌｉ等人提出的一種新型群體??智能優(yōu)化算法［５３］。通過對(duì)自然界中狼的群居捕獵行為進(jìn)行模擬，ＧＷＯ算法以同樣思路??實(shí)現(xiàn)優(yōu)化應(yīng)用。灰狼算法中將狼群劃分為金字塔式的四個(gè)等級(jí)，分別為ａ、０、５和??如圖２．３所示，它們的支配地位也嚴(yán)格按照等級(jí)模型中自上而下的順序劃分。??一?ｕ??圖２．?３灰狼種群等級(jí)示意圖??Ｆｉｇ．?２．３?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｇｒｅｙ?ｗｏｌｆ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ?ｌｅｖｅｌｓ??在整個(gè)捕獵過程中，《、／？、５領(lǐng)導(dǎo)整個(gè)狼群包圍并攻擊獵物。ＧＷＯ算法將全局??最優(yōu)解用獵物的位置標(biāo)記，記為狼群個(gè)體的位置記為歹，那么當(dāng)?shù)螖?shù)為〖時(shí)，??狼群個(gè)體與獵物的距離萬(wàn)以及狼群個(gè)體下一代的位置Ｔ（（?＋?ｌ）如下列公式所示：??Ｄ?＝?Ｃ?－ＹＡｔ）－Ｘ｛ｔ）??二?＿?（２．３）??ｌ（｛ｔ?＋?＼）?＝?ＹＬ｛ｔ）－Ａ－Ｄ??式中系數(shù)乂用一個(gè)在［０，２］區(qū)間內(nèi)線性遞減的數(shù)值〇與一個(gè)［０，１］區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)ｒ，??表示，即乂?＝?同時(shí)Ｃ也是系數(shù)，用一個(gè)［０，１］區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)＆表示，即??－１２?－??

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3460225