概要 - CRAFT: エッジ-フォグ環境におけるノード配置のための遺伝子ベースの遅延とコスト意識フレームワーク

CRAFT: エッジ-フォグ環境におけるノード配置のための遺伝子ベースの遅延とコスト意識フレームワーク

2025-07-16 17:29:52

{"Soheil Mahdizadeh","Amir Mahdi Rasouli","Mohammad Pourashory","Sadra Galavani","Mohsen Ansari"}

{cs.NI,cs.AR,cs.DC}

この論文では、エッジとファウスト環境におけるノード配置を最適化するための遺伝的アルゴリズムに基づく遅延とコスト意識のフレームワークであるCRAFTを提案しています。これは、IoTシステムにおける高い遅延と増加したコストの課題に対処するために、エッジとファウストノードを戦略的に配置することを目指しています。 **主なポイント**: * **問題**: IoTシステムは大量のデータを生成し、効率的な管理と処理が必要です。エッジとファウストコンピューティングは、エンドユーザーに近づけることで遅延を削減し、処理能力を高める解決策を提供します。しかし、エッジとファウストノードの戦略的な配置は、最適なパフォーマンスを達成するために非常に重要です。 * **CRAFTフレームワーク**: * **遺伝的アルゴリズム**: CRAFTは遺伝的アルゴリズムを使用してノード配置を最適化します。遅延、コスト、通信リンクなどの様々な要因を考慮し、最適な配置戦略を見つけ出します。 * **適応的パラメータ(V)**: CRAFTは適応的パラメータ(V)を導入し、遅延とコストの優先順位を動的に調整します。この柔軟性により、CRAFTは異なるアプリケーションと環境に対応できます。 * **ノード配置**: アルゴリズムはネットワークトポロジーと制約に基づいて、エッジとファウストノードの配置候補を特定し、各候補の適応度をシステムの総コストと遅延を考慮して評価します。 * **評価**: * **シミュレーション**: 著者は実世界のデータに基づいたシミュレーション環境を実装し、ランダムな配置やEVOなどのベースライン手法に対してCRAFTを評価しました。 * **結果**: CRAFTはベースライン手法と比較して、遅延とコストの両方で顕著な改善を示しました。遅延は最大2.77%削減され、コストは31.15%削減されました。 * **利点**: * **適応的パラメータ(V)**: CRAFTが遅延とコストの間で動的に調整する能力は、柔軟性と適応性を提供し、異なるシナリオに対応できます。 * **スケーラビリティ**: アルゴリズムは拡張性があり、様々なIoTアプリケーションとネットワークサイズに適用できます。 * **コスト効率**: CRAFTはノード配置を最適化し、許容できる遅延を達成しながらコストを最小限に抑えます。 **適用**: CRAFTは、低遅延と効率的なリソース利用が必要な様々なIoTアプリケーションに適用できます。 * **スマートシティ**: スマートシティ内のエッジとファウストノードの配置を最適化することで、交通管理、公共安全、エネルギー効率を向上させることができます。 * **医療**: CRAFTは医療システム内のエッジとファウストノードの配置を最適化し、患者監視や治療結果の向上に役立ちます。 * **産業IoT**: CRAFTはリアルタイムのデータ処理と分析のためのエッジとファウストノードの配置を最適化することで、産業IoTシステムのパフォーマンスと効率を高めます。 **結論**: CRAFTは、エッジとファウスト環境におけるノード配置を最適化するための革新的かつ効果的なソリューションを提供します。遅延とコストの動的バランス、スケーラビリティ、コスト効率により、様々なIoTアプリケーションにおいて価値のあるツールとなります。