边缘云协同数据处理时延优化研究毕业论文答辩

第一章绪论第二章边缘云协同数据处理时延理论基础第三章边缘云协同数据处理时延影响因素实证研究第四章边缘云协同时延优化模型设计第五章边缘云协同时延优化算法实现与验证第六章边缘云协同时延优化系统原型验证01第一章绪论研究背景与意义边缘计算与云计算的协同应用时延问题的制约因素研究的必要性随着物联网设备的激增，边缘云协同处理数据的需求日益增长。传统云计算处理时延高，无法满足实时性要求。通过优化时延，可以提高边缘云协同处理数据的效率和效果。国内外研究现状国外研究进展国内研究进展现有研究的不足美国卡内基梅隆大学提出的EdgeFusion框架在时延优化方面取得了一定成果。清华大学提出的MobiEdge算法在视频流传输场景中表现良好。缺乏针对不同业务QoS需求的差异化时延保障机制。研究目标与内容研究目标研究内容研究方法构建时延优化模型，开发支持多业务QoS约束的调度算法。包括时延影响因素分析、模型设计、算法实现和系统验证。采用仿真实验法、灰箱分析法和多场景验证法。研究方法与技术路线研究方法技术路线预期成果包括仿真实验法、灰箱分析法和多场景验证法。包括理论建模、算法设计、系统实现和验证测试。开发出高效、实用的边缘云协同时延优化系统。02第二章边缘云协同数据处理时延理论基础边缘计算架构模型边缘计算架构的演进典型架构分析架构选择依据从云为中心的三层架构向云-边-端协同架构演进。包括集中式、分布式和混合式架构。根据业务需求选择合适的架构。时延影响因素建模计算时延的影响因素传输时延的影响因素调度时延的影响因素包括算法复杂度、边缘设备能力和并发任务数。包括网络拓扑结构、带宽利用率和传输协议。包括资源分配策略、任务优先级和调度算法复杂度。时延优化相关算法研究经典时延优化算法新兴时延优化算法算法比较包括最小生成树(MST)算法和蚁群算法。包括BQP二叉量子规划和强化学习算法。比较不同算法的优缺点。QoS保障机制研究分层QoS保障框架QoS参数分析QoS与成本平衡包括物理层、网络层和应用层。包括时延抖动、可用性和可恢复性。建立QoS-成本平衡模型。03第三章边缘云协同数据处理时延影响因素实证研究研究设计与方法实验环境搭建数据采集与预处理数据分析方法搭建包含200个边缘节点和3个云中心的实验平台。使用NS-3模拟工业场景网络拓扑，采集时延、能耗、吞吐量等数据。使用时延影响因素矩阵、回归分析和蒙特卡洛模拟进行数据分析。计算时延影响因素分析计算时延基准测试影响因素分析时延降低策略在工业控制系统控制算法场景中进行基准测试。分析算法复杂度、边缘设备能力和并发任务数对计算时延的影响。提出算法优化、边缘设备升级和任务卸载等策略。传输时延影响因素分析传输时延基准测试影响因素分析时延降低策略在工业物联网数据传输场景中进行基准测试。分析网络拓扑结构、带宽利用率和传输协议对传输时延的影响。提出网络拓扑优化、带宽预留和协议优化等策略。调度时延影响因素分析调度时延基准测试影响因素分析时延降低策略在多业务混合调度场景中进行基准测试。分析资源分配策略、任务优先级和调度算法复杂度对调度时延的影响。提出动态资源分配、优先级动态调整和智能调度算法等策略。04第四章边缘云协同时延优化模型设计时延优化问题描述问题描述数学模型模型特点定义边缘云协同数据处理时延优化问题。建立时延优化问题的数学模型。说明模型的动态性、解耦性和多目标优化特点。时延影响因素量化影响因素维度时延影响因素量化模型时延函数包括计算时延、传输时延和调度时延。建立时延影响因素量化模型。建立时延函数公式。时延优化算法设计算法框架算法流程图算法优势设计时延优化算法框架。提供详细的算法流程图。说明算法的动态性、解耦性和多目标优化优势。05第五章边缘云协同时延优化算法实现与验证系统原型：验证环境搭建硬件环境软件环境验证场景搭建包含200个边缘节点和3个云中心的验证环境。部署EdgeXFoundry、OpenStack等软件平台。选择工业控制系统、视频监控和工业图像处理场景进行验证。性能测试时延测试能耗测试吞吐量测试测试算法的时延性能。测试算法的能耗性能。测试算法的吞吐量性能。多场景验证工业控制系统验证视频监控验证工业图像处理验证在钢铁厂热轧带钢生产线上进行验证。在智慧城市交通路口进行验证。在制造业质检线上进行验证。06第六章边缘云协同时延优化系统原型验证系统原型：验证环境搭建硬件环境软件环境验证场景搭建包含200个边缘节点和3个云中心的验证环境。部署EdgeXFoundry、OpenStack等软件平台。选择工业控制系统、视频监控和工业图像处理场景进行验证。性能测试时延测试能耗测试吞吐量测试测试算法的时延性能。测试算法的能耗性能。测试算法的吞吐量性能。多场景验证工业控制系统验证视