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雾计算网络中任务调度与资源分配算法的深度剖析与优化策略
一、引言
1.1研究背景与意义
随着物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据等新兴技术的迅猛发展，智能设备数量呈指数级增长，产生的数据量也急剧膨胀。据国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球数据总量将达到175ZB。如此庞大的数据，若全部依赖传统的云计算模式进行处理，会面临诸多挑战。云计算虽然能提供强大的计算和存储能力，但其数据需传输至远程数据中心，这不仅会导致较高的数据传输延迟，无法满足如自动驾驶、工业自动化等对实时性要求极高的应用场景；还会消耗大量的网络带宽资源，加重网络负担，并且存在数据传输过程中的安全风险。
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