Современные производственные системы могут включать множество элементов и связей между ними. Для эффективной работы системы необходимо оперативно собирать и обрабатывать информацию ее элементов. Целью статьи стало описание модели сбора данных с устройств интернета вещей на основе кластеризации. Количество устройств влияет на сложность организации работы системы. В основе схемы сбора данных должна быть выработана стратегия формирования маршрутов передачи информации. В статье описана возможность использования мобильных агентов для сбора данных. Оптимизация маршрутов агентов между узлами интернета вещей сводится к построению гамильтонова цикла (замкнутого со стартом в конкретной точке) с минимальными затратами на его прохождение (время, расстояние или др.). Для упрощения задачи предложено кластеризовать узлы внутри системы. В случае необходимости оптимизации маршрутов мобильных агентов определена функция, в которой учтены такие параметры, как расстояния между узлами системы, важность собираемой информации, энергия узлов и т. п., при этом за счет коэффициентов уравнения, которые задаются экспертно, можно влиять на процесс планирования маршрута для мобильных агентов в системах интернета вещей с учетом необходимого баланса между показателями производительности системы. Предложенная формулировка задачи позволяет использовать марковский процесс принятия решений для ее решения.
Lifetime balanced data aggregation for the internet of things
