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面向LVC训练系统的云边协同服务架构 被引量:1
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作者 彭勇 张淼 胡越 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1825-1836,共12页
LVC训练作为军事训练的一种重要手段得到军事专家和建模仿真专家的高度关注。随着虚实要素类型越来越丰富和深度融合,LVC训练系统变得越来越复杂。针对LVC训练系统物理虚拟空间互联互通、信息交互、仿真计算和运行控制等问题,参考信息... LVC训练作为军事训练的一种重要手段得到军事专家和建模仿真专家的高度关注。随着虚实要素类型越来越丰富和深度融合,LVC训练系统变得越来越复杂。针对LVC训练系统物理虚拟空间互联互通、信息交互、仿真计算和运行控制等问题,参考信息物理系统、云边计算架构设计面向LVC训练系统的云边协同服务架构(CESA-LVC)。CESA-LVC从智能实时互联、联合仿真计算、训练辅助服务、训练认知决策和动态配置优化等几个方面规范LVC训练系统的结构,为设计开发面向服务、云边灵活部署、高效运行的LVC训练系统提供参考模型。探讨了CESA-LVC的联合仿真计算、复杂网络通信、复杂系统控制等3个方面的关键技术问题。实现了跨越3个省区的LVC训练原型系统,对CESA-LVC架构各层次主要指标进行了验证,证明了架构设计的合理性。 展开更多
关键词 LVC 训练 计算 协同服务 仿真
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云边协同环境下基于局部关键路径的工作流应用调度策略 被引量:1
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作者 林潮伟 林兵 陈星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第2期335-344,共10页
针对不确定性云边协同环境下工作流应用调度问题,考虑服务器的负载压力、网络拥塞等计算环境因素造成计算性能和传输带宽的不稳定性,采用三角模糊数表示模糊云边协同环境中服务器的计算性能和传输带宽.对于泊松到达的多工作流应用,提出... 针对不确定性云边协同环境下工作流应用调度问题,考虑服务器的负载压力、网络拥塞等计算环境因素造成计算性能和传输带宽的不稳定性,采用三角模糊数表示模糊云边协同环境中服务器的计算性能和传输带宽.对于泊松到达的多工作流应用,提出一种基于局部关键路径的多工作流应用调度策略,将局部关键路径作为调度单元进行统一调度,充分避免任务之间的数据传输,旨在满足多工作流应用截止日期约束的前提下,降低其模糊执行代价.仿真结果表明,与其他基准策略相比,在不同的截止时间约束下,该策略都能获得多工作流应用最优的可行调度方案,同时实现了模糊执行代价的有效优化. 展开更多
关键词 协同计算 工作流应用调度 模糊不确定性 局部关键路径
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基于云边协同计算的多AGV导航与避障技术的研究
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作者 于会敏 韩宏飞 +1 位作者 韩召 张志军 《辽宁科技学院学报》 2024年第4期44-47,共4页
AGV(Automated Guided Vehicle)作为数字化工厂中主要的运输载体,其自主导航与避障是重要技术之一。由于其任务指派及导航算法复杂且计算量巨大,导致了加工车间的多AGV物流配送会产生延迟问题。为了提高AGV运输的效率,文章提出了基于云... AGV(Automated Guided Vehicle)作为数字化工厂中主要的运输载体,其自主导航与避障是重要技术之一。由于其任务指派及导航算法复杂且计算量巨大,导致了加工车间的多AGV物流配送会产生延迟问题。为了提高AGV运输的效率,文章提出了基于云边协同计算技术的解决方案,利用人工智能和工业物联网技术,将AGV运输车辆、加工环境与工艺联系起来,中心云接受来自边缘云节点的信息,并将AGV任务指派及全局规划路径信息送给边缘云,边缘侧的AGV负责现场环境信息的收集与局部路径规划。使用云边协同计算技术后,多AGV导航与避障中遇到的延迟问题得到了缓解,且在物流配送过程中响应速度更快,资源利用更加合理。 展开更多
关键词 协同计算 路径规划 动态避障
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云边协同联邦计算方法在铁路信号系统故障检测中的应用
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作者 王延峰 谢泽会 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期753-759,共7页
铁路信号系统是当下社会交通运力的主要承载系统,其对安全性有极高的要求.而由于铁路信号系统容易受到外界多种因素影响,易出现故障,需要设计一种针对铁路信号系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施.不同于传统的机器学习(... 铁路信号系统是当下社会交通运力的主要承载系统,其对安全性有极高的要求.而由于铁路信号系统容易受到外界多种因素影响,易出现故障,需要设计一种针对铁路信号系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施.不同于传统的机器学习(ML)故障检测方法,采用双向编码器表示转换器(BERT)深度学习(DL)模型进行实时的智能故障检测.该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解,从而更准确地捕捉句子中的语义关系,使得其对故障描述的理解更为精准.采用了云边协同的联邦计算方法,使得各铁路运营单位的数据可以在本地进行初步处理,然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练,最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备,实现模型的更新,突破了模型的训练数据分散的限制,同时允许多个铁路运营单位在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型.研究结果表明,采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练,在解决数据保密性问题的同时,有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性,优于目前在铁路信号系统领域已有的故障检测方案. 展开更多
关键词 铁路信号系统 故障检测 协同计算 联邦学习 双向编码表示转换器
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云边协同计算中基于强化学习的依赖型任务调度方法 被引量:2
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作者 胡晟熙 宋日荣 +1 位作者 陈星 陈哲毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期700-707,共8页
云边协同计算中,计算资源分散在移动设备、边缘服务器和云服务器。将应用程序中的计算密集型任务从本地卸载到远程设备执行,利用远程资源来扩展本地资源,是解决移动设备资源受限问题的一个有效途径。针对云边协同计算中存在依赖关系的... 云边协同计算中,计算资源分散在移动设备、边缘服务器和云服务器。将应用程序中的计算密集型任务从本地卸载到远程设备执行,利用远程资源来扩展本地资源,是解决移动设备资源受限问题的一个有效途径。针对云边协同计算中存在依赖关系的任务调度问题,提出一种基于强化学习的无模型方法。首先,将移动应用程序建模为有向无环图,建立云边协同计算中的任务调度问题模型。其次,将任务调度过程建模为马尔可夫决策过程,即使用Q学习通过与网络环境交互学习合理的调度策略。实验结果表明,所提出的基于Q学习的依赖型任务调度方法在不同场景下均优于所对比的基准算法,有效地减少了应用程序的执行时间。 展开更多
关键词 协同计算 任务调度 依赖型任务 强化学习
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基于云边协同的分布式电源运行控制方法
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作者 王琦焕 《通信电源技术》 2023年第12期100-102,共3页
为践行低碳排放的政策,我国需要以新能源作为主导,逐步建立更加先进的供电系统。然而,分布式负荷和电源的大规模接入使得电力系统面临可靠性、高效性和安全性难以保证等难题,新能源具有不可控性和输出不稳定性的特点,导致系统的灵活性下... 为践行低碳排放的政策,我国需要以新能源作为主导,逐步建立更加先进的供电系统。然而,分布式负荷和电源的大规模接入使得电力系统面临可靠性、高效性和安全性难以保证等难题,新能源具有不可控性和输出不稳定性的特点,导致系统的灵活性下降,同时系统的调节控制因分布式的特性变得更加复杂。针对这些问题,进行了电力系统优化控制研究,主要研究了分布式电源运行控制的过程,提出了以能量层和信息层相结合的云边协同计算优化框架。 展开更多
关键词 协同计算 频率控制 电网优化
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云边协同下双数据源融合的轴承剩余寿命预测
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作者 刘汝迪 唐向红 +2 位作者 陆见光 刘方杰 柳鹏飞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第11期89-94,共6页
针对当前滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测准确率不高且未考虑到预测实时性的问题,提出一种云边协同计算模式下(cloud-edge collaborative computing,CECC)双数据源融合(data sources fusion,DSF)的滚动轴承剩余使... 针对当前滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测准确率不高且未考虑到预测实时性的问题,提出一种云边协同计算模式下(cloud-edge collaborative computing,CECC)双数据源融合(data sources fusion,DSF)的滚动轴承剩余使用寿命实时预测方法。首先在离线阶段通过专家先验知识对训练集数据进行分析并进行网络预训练,然后通过边缘设备实时采集轴承水平与垂直两种数据源的振动信号并构建测试集,最后测试集数据实时上传到强大计算能力的云端进行融合预测。方法引入并行计算的Transformer模型在PHM2012数据集上进行试验,结果表明云边协同计算模式下轴承RUL预测的实时性得到显著提高,同时DSF预测方法与单一数据源预测方法相比MAE与RMSE两项指标分别降低了42.1%和40.9%。在XJTU-SY数据集上验证结果表明,DSF预测方法与其他文献中单一数据源预测方法相比MAE与RMSE分别降低了38.1%与38.8%;且云边协同预测方法相较于云计算预测,其时效性提升了80%左右,进一步证明了方法的可行性,并为其他领域寿命实时预测提供了解决方案。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 协同计算 双数据源融合 实时预测
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云边协同计算中基于深度强化学习的任务二次申请卸载策略
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作者 杨昆仑 王茂励 +1 位作者 王亚林 马旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第12期3760-3764,共5页
现有的任务卸载策略通常在一个时隙内制定卸载决策,没有考虑多个卸载时隙间的内在联系,因此无法根据任务的实际需求进行卸载。针对该问题,提出了一种基于深度强化学习的任务二次申请卸载策略(DQN-TSAO)。首先提出了一种支持任务进行二... 现有的任务卸载策略通常在一个时隙内制定卸载决策,没有考虑多个卸载时隙间的内在联系,因此无法根据任务的实际需求进行卸载。针对该问题,提出了一种基于深度强化学习的任务二次申请卸载策略(DQN-TSAO)。首先提出了一种支持任务进行二次申请卸载的云边端三层架构,建立了任务卸载优先级模型、时延模型和能耗模型;然后以最小化系统能耗为目标,将能耗优化问题转变为最大累积卸载奖励的马尔可夫决策过程;最后通过DQN-TSAO算法提取各个时隙的任务卸载特征,使任务在与环境不断交互的过程中获得多个时隙内的最佳卸载决策。仿真结果表明DQN-TSAO算法能够有效降低一段时间内的系统总能耗。 展开更多
关键词 协同计算 任务卸载 能耗优化 二次申请 DQN
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智能物联网AIoT研究综述 被引量:64
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作者 吴吉义 李文娟 +3 位作者 曹健 钱诗友 张启飞 BUYYA Rajkumar 《电信科学》 2021年第8期1-17,共17页
智能物联网(artificial intelligence of things,AIoT)是人工智能与物联网技术相融合的产物,这一新兴概念在智慧城市、智能家居、智慧制造、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而AIoT相关技术研究仍处于初级阶段,存在大量问题和挑战。首... 智能物联网(artificial intelligence of things,AIoT)是人工智能与物联网技术相融合的产物,这一新兴概念在智慧城市、智能家居、智慧制造、无人驾驶等领域得到了广泛应用。然而AIoT相关技术研究仍处于初级阶段,存在大量问题和挑战。首先简述了AIoT技术产生的背景,明晰其定义和应用场景。以此为契机,构建了一个新型的面向智能信息处理的云边端融合AIoT架构。在给出AIoT研究体系的基础上,详细探讨并比较了其各组成技术模块,包括AI融合IoT数据采集、复杂事件处理及协同、云边端融合研究、AI融合IoT安全及隐私保护和AI融合应用服务等方面的研究现状和解决方案。最后,论述了AIoT未来的研究方向和发展趋势。 展开更多
关键词 智能物联网 端混合计算框架 AI融合IoT应用 研究方向
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智慧交通场景下云边端协同的多目标优化卸载决策 被引量:1
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作者 朱思峰 宋兆威 +2 位作者 陈昊 朱海 乔蕊 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期63-75,共13页
随着智慧交通、云计算网络以及边缘计算网络的快速发展,车载终端与路基单元、中心云服务器之间的信息交互变得越发频繁。针对智慧交通云边端协同计算场景下如何高效地实现车路云一体化融合感知、群体决策以及各级服务器间对资源的合理... 随着智慧交通、云计算网络以及边缘计算网络的快速发展,车载终端与路基单元、中心云服务器之间的信息交互变得越发频繁。针对智慧交通云边端协同计算场景下如何高效地实现车路云一体化融合感知、群体决策以及各级服务器间对资源的合理分配问题,设计了基于云边端与智慧交通全面融合的网络架构。在该架构下,通过对任务类型的合理划分,再由各服务器对其进行选择性的缓存、卸载;在智慧交通云边端协同计算场景下,依次设计了一种对任务自适应的缓存模型、任务卸载时延模型、系统能量损耗模型、车载用户对服务质量不满意度评价模型、多目标优化问题模型,并给出了一种基于改进型非支配遗传算法的任务卸载决策方案。实验结果表明,文中方案能够有效降低任务卸载过程中所带来的时延和能耗,提高了系统资源利用率,给车辆用户带来更好的服务体验。 展开更多
关键词 智慧交通 端协同计算 卸载决策 多目标优化算法 非支配遗传算法
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RFID物料主动感知的车间AGV云-边协同计算框架模型 被引量:2
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作者 温博强 张富强 +1 位作者 邵树军 杜超 《机床与液压》 北大核心 2022年第16期46-51,共6页
针对智能车间制造物联产生的物流状态数据低延时传输与高效率响应的计算服务需求,提出一种RFID物料主动感知的车间AGV云-边协同计算框架模型。讨论AGV状态数据采集与信息交互、边缘侧RFID数据处理、云-边协同计算等关键技术。案例研究表... 针对智能车间制造物联产生的物流状态数据低延时传输与高效率响应的计算服务需求,提出一种RFID物料主动感知的车间AGV云-边协同计算框架模型。讨论AGV状态数据采集与信息交互、边缘侧RFID数据处理、云-边协同计算等关键技术。案例研究表明:生产物流过程数据可在计算模型的AGV边缘端和云端两个层面进行协同处理,实现主动感知与自主决策,为车间的自治化、智能化提供支持。 展开更多
关键词 RFID AGV 主动感知 -协同计算框架
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知识嵌入深度强化学习的6G网络决策算法
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作者 张亚林 高晖 +1 位作者 粟欣 刘蓓 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第1期59-67,共9页
为了保证6G网络场景下用户的服务质量(quality of service, QoS)时延以及解决深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)收敛时间较长的问题,对云-边-端架构下的计算网络进行了研究。提出了多评论家深度强化学习框架,在此基础上... 为了保证6G网络场景下用户的服务质量(quality of service, QoS)时延以及解决深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)收敛时间较长的问题,对云-边-端架构下的计算网络进行了研究。提出了多评论家深度强化学习框架,在此基础上提出知识嵌入多评论家深度强化学习算法,将无线通信知识嵌入深度强化学习,采取深度强化学习与计算网络结合的方式对网络中的计算资源和频谱资源进行分配。仿真结果表明,所提出的方法相比于传统的深度强化学习方法能够有效减少收敛时间,并且能够在信道时变的环境下,保证用户时延的基础上能够实现实时决策。 展开更多
关键词 6G网络 --端计算 资源分配 深度强化学习(DRL) 决策
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