使用自适应动态河豚优化的动态雾节点部署优化以支持实时物联网网络

更智能的网络为何与日常生活息息相关

从自动驾驶汽车到远程医疗监测，许多现代设备都依赖于远端计算机做出即时决策。如果连接变慢或中断，汽车可能反应迟缓，或健康警报可能来得太晚而无法发挥作用。本文探讨了一种新的方法，将称为雾节点的小型计算设备放置并移动到数据产生地更近处，以便连接设备能获得更快、更可靠的响应，即便其周围的网络在不断变化。

引用: Abu-Ein, A.A., Al-Hazaimeh, O.M., Tawfik, M. et al. Dynamic fog node placement optimization using adaptive dynamic pufferfish optimization for real-time IoT networks. Sci Rep 16, 11624 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41740-8

关键词: 雾计算, 物联网网络, 边缘计算, 元启发式优化, 实时系统