産業用コグニティブIoVにおけるソーシャルメディアサービスのオフロードのためのエッジサーバーの定量化と配置

自動車産業は、産業用モノのインターネットの重要な部分であり、現在、コグニティブコンピューティング（CC）と統合され、産業用コグニティブ車両インターネット（CIoV）に繋がっています。産業用CIoVの主要なデータソースとして、ソーシャルメディアは自動車産業のサービス品質（QoS）に重要な影響を与えています。低遅延で高信頼性の車両ソーシャルメディアサービスを提供するために、エッジコンピューティングが導入され、CCタスクをネットワークのエッジにオフロードすることでクラウドコンピューティングを補完します。一般に、タスクのオフロードはエッジサーバー（ES）が適切に定量化され配置されることを前提として実施されます。しかし、ESの定量化はしばしば経験的知識に基づいて提供され、インテリジェント交通システム（ITS）の実際の状態に関する分析が不足しています。この問題に対処するために、産業用CIoVにおけるソーシャルメディアサービスのためのESの定量化と配置のための協調的方法であるCQPが開発されました。技術的には、CQPは、エッジサーバーの概算数量を推定するために、キャノピーおよびK-メドイドクラスタリングによる集団初期化戦略から始まります。次に、非支配ソート遺伝的アルゴリズムIIIが採用され、より高いQoSを持つ解を実現します。最後に、CQPは、中国からの実世界のITSソーシャルメディアデータセットで評価されます。