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申请/专利权人：北京蓝梦航空有限公司

摘要：本发明公开了物联网应用平台的管理优化方法，涉及物联网技术领域。采用自适应边缘智能代理的协同学习与管理；引入自适应边缘智能代理AEIA模型，赋予每个边缘节点自主学习和决策的能力；采用分布式协同学习机制；基于情境感知的边缘资源自组织与自管理策略：构建情境感知资源调度引擎，实时监测物联网应用平台内包括用户行为模式、设备能耗、通信延迟的各种环境参数，并根据情境变化进行动态资源分配与优化；采用分层式自管理架构，将自管理能力划分为设备级、节点级和平台级；设备级自管理聚焦于基础资源的监控和管理；基于预测驱动的智能能效管理与优化策略；引入自适应的能耗预测模；采用动态调整设备的操作模式和任务调度策略。

主权项：1.物联网应用平台的管理优化方法，其特征在于包括以下步骤：S1、采用自适应边缘智能代理的协同学习与管理：S1.1、引入自适应边缘智能代理AEIA模型，赋予每个边缘节点自主学习和决策的能力；每个AEIA动态感知所在区域的设备密度、数据流量、任务复杂度信息，自主选择包括数据收集者、处理者或中继者的适配角色；S1.2、采用分布式协同学习机制，使AEIA在处理本地数据时，将模型参数或特征提取方法共享给相邻的边缘节点；S2、基于情境感知的边缘资源自组织与自管理策略：S2.1、构建情境感知资源调度引擎，实时监测物联网应用平台内包括用户行为模式、设备能耗、通信延迟的各种环境参数，并根据情境变化进行动态资源分配与优化；S2.2、在边缘节点层面引入自组织机制，使得每个节点地感知括计算能力、存储空间、带宽的周围资源并与其他节点进行自平衡；S2.3、采用分层式自管理架构，将自管理能力划分为设备级、节点级和平台级；设备级自管理聚焦于基础资源的监控和管理；节点级自管理侧重于本地资源的优化和任务调度；平台级自管理则统筹整个网络的全局优化和异常处理；S3、基于预测驱动的智能能效管理与优化策略：S3.1、引入自适应的能耗预测模型，结合自回归积分滑动平均模型ARIMA，预测物联网设备和边缘节点的未来能耗需求；S3.2、采用动态调整设备的操作模式和任务调度策略，优先为高效设备分配关键任务，同时延长低效设备的待机时间。

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