多场景双指标平衡的物联网资源分配：一种进化方法
计算机与社会
2022-11-11 v1 分布式、并行与集群计算
神经与进化计算
最优化与控制
摘要
在本文中，我们将物联网设备分配为具有时间约束资源需求的智能服务的资源。名为BRAD的分配方法能够在具有不同资源丰富度、可用性和成本的多种资源场景下工作，例如哈尔滨工业大学部署的智能医疗系统（HIT-IHC）。该分配旨在实现多场景下的双指标平衡，即与服务满意度相关的利润和成本得到联合优化与合理平衡。此外，我们将物联网设备抽象为数字对象（DO），使其在资源分配过程中更易于交互。考虑到该问题是NP-Hard且优化目标不可微，我们采用灰狼优化（GWO）算法作为模型优化器。具体而言，我们克服了GWO的不足，通过引入三种新机制显著提升了其性能，形成了BRAD-GWA算法。在真实的HIT-IHC物联网测试床上进行了全面实验，并比较了包括HIT-IHC系统最初使用的分配方法在内的多种算法，以验证BRAD-GWA的有效性。与HIT-IHC和原始GWO算法相比，BRAD-GWA分别实现了3.14倍和29.6%的目标降幅。
引用
@article{arxiv.2211.05372,
title = {Multi-Scenario Bimetric-Balanced IoT Resource Allocation: An Evolutionary Approach},
author = {Jiashu Wu and Hao Dai and Yang Wang and Zhiying Tu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05372},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE HPCC 2022