一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法制造技术

本发明专利技术涉及信息技术领域，且公开了一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法，包括以下步骤：S1：系统初始化，系统初始化核验；S2：网络拓扑与节点参数，收集网络拓扑与节点参数，并检测其是否完备；S3：应用数据集、特征数据集；S4：分类计算，形成应用数据序列，最后进行边缘和云端计算；本发明专利技术还提出了一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法系统，包括算法模块、特征数据集等。本发明专利技术通过对移动端云边协同数学建模，提出了复杂网络拓扑结构下，最小化时延为目标的DATC算法，有效解决了目前市场云边协同效率不高、移动端边缘计算对实时性要求较高业务，服务质量QOS无法保障的问题。服务质量QOS无法保障的问题。服务质量QOS无法保障的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法


[0001]本专利技术涉及信息
，具体为一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法。

技术介绍

[0002]产品与产品、单元与单元、模组与模组之间通过通信线路实现信息共享与融合是其基本特征，边缘计算由于整合数据采集、处理、执行三大功能，在数据处理的实时性、带宽需求、数据安全性、业务可靠性等方面具有独有优势，受到越来越多的关注和青睐，成为市场主流方向。
[0003]目前市场边缘计算产品与业务算法软件紧密绑定，对于特定业务云边系统效果较好，对于多业务情况，由于不同业务的应用需求不尽相同，面向不同业务实现云边协同整体效率普遍不高，特别是移动端在跨域移动时，对于实时性要求较高的业务由于云边协同效率下降，边缘计算的优势不能得到充分发挥，因此，提出一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法，运用概率论和数理统计方法，通过对移动端云边协同数学建模，提出了复杂网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：系统初始化，系统初始化核验；S2：网络拓扑与节点参数，收集网络拓扑与节点参数，并检测其是否完备，如果不完备则继续收集，如果完备则进行下一步；S3：应用数据集、特征数据集，数据集合拓扑特征算法基于数学图论的Dijkstra算法建立应用数据集Sti和拓扑特征数据集Cti；S4：分类计算，以最小时延为目标，运用特征量集合距离算法，根据集合树最小距离Dti(D
ti
＝min(c
ti
∈C
ti
|1≤i≤n))，处理边缘节点云边协同拓扑特征数据集Cti最优路径的问题，对于应用数据集Sti，将其作为复合Pission随机过程，通过对随机过程特征函数{Yt}数理统计指标的计算，获得特征曲线，通过对神经网络进行训练，获得云边协同数据序列卸载策略，运用Δ数据序列算法对应用数据集Sti进行排序，形成应用数据序列，最后进行边缘和云端计算。2.根据权利要求1所述的一种云边协同调度数据集合拓扑特征算法，其特征在于，所述S4中采用Relu函数设计并实现了1
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1的深度神经网络，通过特征曲线用边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍桁鋆，伍宗文，
申请(专利权)人：零维无锡信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：