近日，软件学院2023级软件工程海康班本科生汪郁森在崔光明副教授的指导下，以第一作者身份在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Consumer Electronics》（简称TCE，中科院2区期刊）发表题为“A Resource-efficient Placement of Edge Servers for Green Agriculture Consumer Electronics”的研究论文，为绿色农业消费电子领域的边缘计算技术优化提供了创新解决方案。

《IEEE Transactions on Consumer Electronics》是消费电子领域极具影响力的国际学术期刊，重点聚焦消费电子产品的系统架构、软硬件设计、人机交互、多媒体处理、智能家电、移动终端应用及新兴技术等核心方向，在全球相关学术圈具有广泛认可度。

当前，全球碳中和与低碳可持续农业发展已成重要趋势，将可持续计算理念融入农业消费电子产品设计，是推动下一代产品在能耗控制、效率提升、环境影响优化及资源回收等方面支撑绿色农业的关键路径。边缘服务器因能整合计算资源、降低碳足迹，成为实现可持续计算的核心方案，但其价值发挥高度依赖合理部署——部署不当易导致网络延迟增加、可靠性下降及碳排放升高。现有研究多围绕“预算约束下减少边缘服务器数量与能耗、降低网络延迟或提升系统鲁棒性”展开，但普遍存在两点局限：一是仅考虑边缘服务器依托基站信号覆盖为用户服务，未纳入基站间光纤信号传输场景；二是对高碳排放问题的考量不够充分。

针对上述行业痛点，该研究创新性引入并优化粒子群优化（PSO）算法，将边缘服务器视为独立于基站的个体：首先依据目标区域内基站与移动用户的地理空间分布，通过迭代计算优化边缘服务器部署位置；再根据最优位置，将其部署到匹配度最高的基站上。同时，研究通过严谨的数学分析与证明，验证了该方法求解边缘服务器最优部署位置的高效性。

算法设计与实验验证（如图1所示），该算法核心包含三大关键模块：用户延迟模块（User Delay Module）、基站鲁棒性模块（Base Station Robustness Module）与邻近基站方差模块（Nearby Base Station Variance Module）。为验证方法的有效性与实用性，研究团队基于真实数据集，与四种国际先进方法开展对比实验，并设置三大实验参数模拟不同移动边缘计算场景：1.基站数量；2.边缘服务器数量；3.用户数量，最终通过TSRN性能指标评估方法效果（部分实验结果见图2、图3）。

实验结果表明，该方法在显著降低碳排放的同时，有效优化了计算资源配置，为低碳农业消费电子设备的技术升级与产业应用提供了有力支撑。

图1：边缘服务器部署算法

图2：墨尔本数据集实验下的有效性评估

图3：上海电信数据集实验下的有效性评估

论文信息：

Y. Wang, X. Xu, R. Wang, M. Bilal, W. Liu and G. Cui*, "A Resource-Efficient Placement of Edge Servers for Green Agriculture Consumer Electronics," in IEEE Transactions on Consumer Electronics.

论文第一作者汪郁森为软件学院2023级软件工程海康班本科生。在导师的悉心指导下，他积极参与科研实践，主持国家级大学生创新创业训练计划项目一项，荣获校级“三好学生”、“优秀学生干部”称号及一等奖学金等多项荣誉。在学科竞赛方面，曾获中国大学生服务外包创新创业大赛国家级三等奖。