Optimización de Programación de Flujo de Datos Distribuido en el Internet Industrial de las Cosas Basada en la Teoría del Transporte Óptimo

El desarrollo del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ha cambiado completamente la industria manufacturera tradicional. El intercambio de datos entre controladores y actuadores necesita lograr un retraso extremadamente bajo en IIoT. Debido a los recursos de comunicación limitados, es necesario programar razonablemente el flujo de datos para reducir el retraso. Aunque existen estudios sobre la programación del flujo de datos en IIoT, no han considerado el impacto de factores ambientales variables en el tiempo y la mayoría adoptaron esquemas de programación centralizados, que aumentan rápidamente el costo de computación y comunicación en escenarios de redes a gran escala. En este artículo, se propone un algoritmo de transporte óptimo (OT) distribuido basado en consenso para optimizar la programación del flujo de datos en redes IIoT. Específicamente, se propone un mecanismo de optimización de programación del flujo de datos basado en factores ambientales variables en el tiempo y se diseña un algoritmo de optimización de programación de flujo de datos distribuido en línea. En comparación con el algoritmo de programación de flujo de datos aleatorio, los resultados numéricos muestran que el algoritmo propuesto puede reducir al máximo el retraso promedio en un 87%, aumentar la tasa de transmisión y la eficiencia espectral en un 157% y un 98%, respectivamente.