[发明专利]一种基于模糊理论的雾节点优化方法

摘要

本发明特别涉及一种基于模糊理论的雾节点优化方法。该基于模糊理论的雾节点优化方法，通过雾节点对当前各个网络连接进行模糊评判量化评价，综合考虑多种因素，优化使用与云中心交互的网络带宽，并提供个性化服务；其中，雾节点负责管理节点端的网络带宽，采集终端传感数据并进行加工处理，有效优化缓存及历史数据的保存；云中心负责雾节点数据的收集和云中心指令的下发，并提供高性能的数据通讯服务。该基于模糊理论的雾节点优化方法，有效的解决了这些模糊不确定因素的量化问题，极大的提高了网络带宽使用效率，并且满足了各个连接终端的个性化需求。

主权项

1.一种基于模糊理论的雾节点优化方法，其特征在于：通过雾节点对当前各个网络连接进行模糊评判量化评价，综合考虑影响因素，优化使用与云中心交互的网络带宽，并提供个性化服务；其中，雾节点负责管理节点端的网络带宽，采集终端传感数据并进行加工处理，有效优化缓存及历史数据的保存；云中心负责雾节点数据的收集和云中心指令的下发，并提供高性能的数据通讯服务；所述雾节点接入网络连接的量化评价及优化，包括以下步骤：(1)定义影响终端连接网络通讯的因素，并定义相应权值；(2)根据影响因素和判断的权值，由雾节点设置计算模型；(3)雾节点根据当前网络实际状况及网络连接请求情况，计算当前各个网络连接请求的模糊评价值；(4)雾节点将步骤(4)计算得到的模糊评价值进行排序分类，选择较优的请求，进行数据通讯；(5)雾节点对通讯收集的状态信息进行处理，并保存到雾节点的数据存储区中；(6)雾节点根据数据存储区中的历史信息进行学习，优化本地雾节点计算模型；(8)重复步骤(3)至步骤(6)，持续改善计算模型；所述雾节点缓存优化数据下载，包括以下步骤：(1)定义影响缓存优化的因素，并定义相应权值；(2)根据影响因素和判断的权值，由雾节点设置计算模型；(3)终端请求访问云中心的服务，雾节点检查缓存，如果存在缓存信息并且缓存未过期，可以直接将数据返回给终端；如果不存在缓存信息或者缓存数据已过期，雾节点使用计算模型进行计算，根据评价结果判断是否进行缓存；如果需要进行缓存，则访问云中心下载数据，并将数据缓存在雾节点中，同时将数据返回给终端；如果不需要缓存，则将下载数据直接返回给终端；(4)雾节点对缓存收集的状态信息进行处理，并保存到雾节点的数据存储区中；(5)雾节点根据数据存储区中的历史信息进行学习，优化本地雾节点计算模型；(6)雾节点根据当前网络状况，定时更新缓存数据；(7)重复步骤(3)至步骤(6)，持续改善优化缓存。