智能环境下基于雾计算的推理节点优化分配研究

作     者：汪成亮 黄心田 WANG Cheng-liang;HUANG Xin-tian

作者机构：重庆大学计算机学院 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2020年第48卷第1期

页      面：35-43页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61672115) 重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(No.cstc2017shmsA30003) 

主　　题：智能环境 规则推理 Rete算法 雾计算 活动模式 

摘      要：智能环境传统的规则推理机制中,网关内布置的推理机从各种传感器中获取推理所需数据并与规则库相匹配,承担整个推理工作.本文利用Rete算法将规则构建为推理网络,并结合雾计算的概念将Rete推理节点分配至环境内配置的智能节点中协同推理以减轻网关负载,由此推理节点的分配成为关键,分配不合理将导致资源利用不平衡及响应延迟.本文利用活动影响下规则触发的规律设计了活动聚类算法CoA(Clustering of Activities)对活动聚类后分别建立其推理网络,计算出智能节点之间的最短路径后将结果代入针对其层次延迟性而设计的分配算法AAoRN(Allocation Algorithm of Rete Inference Nodes),从而将推理节点最优分配至各个智能节点.理论分析和实验结果表明,本文机制在有效利用智能节点资源的同时降低了大致55%的延迟.