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比如同时要优化计算节点的选择、CPU频率分配、传输功率设定，这堆参数搅在一起简直让人头秃。跑出来的结果挺有意思：在20个任务、5个边缘节点的场景下，DE算法相比粒子群优化（PSO）节省了约23%的能耗，时延降低了15%左右。有个小彩蛋：在绘制能量-时延的帕累托前沿时，发现几个边缘节点存在明显的资源闲置，这为后续研究混合节点协作提供了新思路。有意思的是，离散参数在变异后会出现小数，这时候直接四舍五入
这套系统通过结合实时视频流处理、目标检测和行为识别，能够有效地监控驾驶员的危险行为，帮助提升驾驶安全性。尽管目前的实现方式还有待优化（比如在复杂光照条件下的表现不够稳定），但整体框架已经具备很强的实用价值。基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统使用YOLOv5+Deepsort实现驾驶员的危险驾驶行为的预警监测下面是对该系统的简要介绍：1. 实时视频流获取：系统使用OpenCV
