【摘 要】
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针对边缘计算带宽限制导致的实时流数据处理计算效率低下的问题,提出一种迭代优化算法FFS+IPFS,通过对应用负载的实时监控,实现合理的边缘节点任务部署,支持实时流数据处理任务。首先,利用贪心算法进行全局任务分配,通过贪心的算法得到一个近似最优的结果;然后,基于监控到的实时任务信息,通过迭代优化进行局部调优,使得同一数据流的任务可以被部署在相近的边缘节点,从而有效减少任务通信的开销。在不同场景下,平
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针对边缘计算带宽限制导致的实时流数据处理计算效率低下的问题,提出一种迭代优化算法FFS+IPFS,通过对应用负载的实时监控,实现合理的边缘节点任务部署,支持实时流数据处理任务。首先,利用贪心算法进行全局任务分配,通过贪心的算法得到一个近似最优的结果;然后,基于监控到的实时任务信息,通过迭代优化进行局部调优,使得同一数据流的任务可以被部署在相近的边缘节点,从而有效减少任务通信的开销。在不同场景下,平均时延相比其他主流算法可降低23%。大量的模拟实验结果表明,所提算法可以实现有效的资源调度,支持边缘计算
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地理国情监测是自然资源调查监测体系的重要组成部分,其内容以监测地表覆盖变化为主。随着生态文明建设的持续发展,对地理国情监测支撑能力的需求进一步提升。为了更好地发挥地理国情监测的支撑和保障作用,本文以融入地面沉降监测为题,对地理国情监测向三维发展进行分析,希望能为地理国情监测的创新发展提供参考。
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