数联网标识解析系统中的标识数据布局策略

作     者：周春雷 宋继勐 沈子奇 余晗 雷杰 林兵 ZHOU Chunlei;SONG Jimeng;SHEN Ziqi;YU Han;LEI Jie;LIN Bing

作者机构：国家电网有限公司大数据中心北京100052 福建师范大学光电与信息工程学院福建福州350117 北京大学计算机学院北京100871 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2024年第50卷第6期

页      面：311-320页

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家电网有限公司大数据中心科技项目(SGSJ0000NYJS2200102) 

主　　题：数联网 标识解析 数据布局 启发式算法 遗传算法 粒子群优化算法 

摘      要：数联网是为解决目前互联网数据资源共享交互过程中传输效率低、协调成本高、安全管控难等缺陷而提出的一种新型信息基础设施。标识解析系统是实现数据流通的关键,但随着标识注册量和解析量的迅速增长,解析节点正面临着大量高并发解析请求,服务质量将变得难以保证。针对该问题,考虑数联网标识解析系统中节点架构的特点,以降低解析时延为目标,提出一种基于遗传算法的自适应离散粒子群优化算法(DPSO-GA)来对标识进行合理布局。该方法综合考虑节点之间的带宽、标识数量和节点容量等因素对解析时延的影响,引入遗传算法的交叉操作和变异操作,对粒子群优化算法的惯性权重因子采取自适应策略,对学习因子采取线性增减的策略。实验结果表明,相较于传统粒子群优化算法及遗传算法,该算法优化效果分别提升了48.9%和19.9%,增加了种群进化的多样性及搜索范围,减少了算法的时间复杂度以及陷入局部最优解的可能性,且能较稳定地降低标识解析时延。