在网络物理生产系统中使用边缘计算进行基于计算智能的调度

科学领域:

• 网络物理生产系统 (CPPS)
• 边缘计算 边缘计算
• 计算智能 (CI) 是指计算机智能.

背景情况:

• 实时性能和可靠性对CPPS至关重要,需要复杂的工作车间安排 (JSP) 和资源预留的解决方案.
• 传统的JSP方法由于不确定的传输和计算时间而难以应对动态条件.
• 边缘计算使智能工厂中的本地化决策能够使用CI方法,解决传统方法的挑战.

研究的目的:

• 提出基于CI的动态资源预测调度 (DRPS) 方法,用于CPPS中的实时,本地化行为级控制.
• 为应对超低延迟和超高可靠性要求的计划意想不到的计算工作的挑战.
• 在动态的CPPS环境中改善意想不到的工作的接受率.

主要方法:

• 开发了一种利用计算智能 (CI) 的动态资源预测调度 (DRPS) 方法.
• 集成了一个反向传播的神经网络,用于预测工作到达时间.
• 基于资源分析和人机交互的实时迁移策略.

主要成果:

• 拟议的DRPS方法证明了对意想不到的计算工作的更好的可调度性.
• 实验结果显示,与最早的最后期限 (EDF) 计划相比,工作接受率有25.9%的改善.
• 该DRPS方法实现实时本地化行为级别控制.

结论:

• DRPS方法有效地处理了CPPS中的动态条件和意想不到的工作.
• 边缘计算,结合CI和预测调度,对于实现超低延迟和高可靠性至关重要.
• 拟议的方法提高了智能工厂运营的效率和稳定性.