融合改进Jaya和集群中心选择算法的边缘网络数据调度优化方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第11期北京时间：

作者：杨雯升, 潘成胜

单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044

摘要：在智能化浪潮与数据激增的推动下，物联网设备、传感器及智能终端数量迅速增长，传统集中式网络与云计算架构在带宽、延迟与存储等方面面临严峻挑战。边缘计算作为一种将计算与存储资源部署至靠近用户的网络边缘的新型计算范式，成为应对大规模数据处理与低时延需求的有效解决方案。然而，如何在边缘计算环境下应对数据密集型业务带来的挑战，合理划分边缘节点集群并优化资源调度，成为关键问题。为此，该文提出一种融合改进Jaya和集群中心选择算法的边缘网络数据调度优化方法，针对数据密集型业务，将业务所涉及到的边缘节点划分集群，选择出集群中心，以集群为单位，将边缘节点的数据先汇聚到多个集群中心，再通过集群中心进一步上传到云端，实现边缘网络数据资源的调度和优化管理。首先通过对传统Jaya算法进行改进，引入非线性衰减策略和构建多阶段搜索策略，提升路径规划的全局搜索能力与局部精细调整能力，从而求解边缘节点间的最短路径。在此基础上，提出优化集群中心选择算法，综合考虑最短路径和可用网络资源，选择通信与资源条件最优的节点作为集群中心，并为每个集群中心划分集群成员，构建合理的边缘网络集群结构。实验结果表明，改进后的Jaya算法在收敛速度与寻优精度方面均优于对比算法，所提集群中心选择方法表现出良好的鲁棒性，并且验证了该方法在边缘计算场景资源调度中的可行性与有效性。

关键词：边缘网络, 数据调度, 数据汇聚, 集群中心选择, 路径规划

基金资助：国家自然科学基金(61931004)