申请/专利权人：湖南工商大学

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117952309A

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q10/04;G06Q50/50;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于MAPPO算法的智慧工厂边缘服务器选址的方法，涉及智慧工厂边缘计算领域，包括在对工业传感器数据进行预处理后，构建工业传感器、边缘服务器、云服务器三层系统模型，使用Canopy算法与K‑means算法结合的方法确定部署边缘服务器的初始位置，构建状态空间、动作空间以及神经网络结构，使用MAPPO算法确定部署智慧工厂边缘服务器的位置。

主权项：1.一种基于MAPPO算法的智慧工厂边缘服务器选址的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取工业传感器的位置信息和检测数据信息，并对位置信息和检测数据信息进行预处理；步骤二：基于预处理后的数据信息分别建立工业传感器、边缘服务器、云服务器三层系统模型；步骤三：使用Canopy算法基于边缘服务器服务范围确定部署边缘服务器的个数，同时记录得到的Canopy聚类中心，再使用K-means方法基于边缘服务器的个数和Canopy聚类中心对工业传感器进行初始聚类分析，得出的聚类中心为初始边缘服务器的位置；步骤四：构建MAPPO算法的状态空间、动作空间，基于优化时间延迟、负载均衡、能量消耗三项指标来制定策略函数和奖励函数；奖励函数为：R＝-αR1i+υR2i+R4i+R3*η； R4i＝Zi-ZmaxifZi＞Zmax；其中R1：时间延迟；R2：能量消耗；R3：负载均衡；R4：超载惩罚； 总时延； 工业传感器向边缘服务器发送数据的传输时延； 边缘服务器向云服务器发送数据的传输时延； 在边缘服务器的任务处理时延； 在云服务器的任务处理时延； 工业传感器向边缘服务器发送数据的传播时延； 边缘服务器向云服务器发送数据的传播时延； 在边缘服务器处理数据的能量消耗； 在云服务器处理任务的能量消耗；Zmax：边缘服务器的最大负载；Zi：边缘服务器的实际负载；α：时间延迟的权重；η：能量消耗和超载惩罚的权重；υ：负载均衡的权重；步骤五：构建用于MAPPO算法中用于提取地图特征的卷积编码器深度神经网络结构，并结合策略网络actor和价值网络critic进行训练；步骤六：使用MAPPO算法得出边缘服务器的安装位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南工商大学 一种基于MAPPO算法的智慧工厂边缘服务器选址的方法

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