作者：禅与计算机程序设计艺术
“边缘计算”（Edge computing）作为近年来新兴的云计算技术的一个重要分支之一，可以充分利用数据的边缘信息进行计算和处理，进而实现数据的低延迟传输、实时性及高可靠性。在实际生产环境中，往往会存在海量的原始数据，如何从这些原始数据中挖掘出有价值的业务信息，成为一个具有巨大挑战的课题。特别是在医疗健康领域，传统的基于中心化的模型无法满足需求，因为大量的患者数据在中心系统中被汇总后难以分析清楚。因此，“边缘计算”技术带来了一种全新的解决方案——即结合人工智能（Artificial Intelligence，AI）和遗传编程（Genetic Programming，GP）的方法来分析海量的健康数据，并实现从数据挖掘到业务决策的一条龙服务。
本文旨在系统地阐述边缘计算中的相关理论基础、算法原理及其应用。通过详细介绍边缘计算的定义、背景知识、特点，以及边缘计算的三个层次：
- 数据层：边缘计算所关心的重点是数据的实时处理，所以要在边缘设备上存储和处理数据；
- 服务层：边缘计算技术可以提供实时的业务服务，包括数据分析、业务决策、以及实时监控等；
- 计算层：边缘计算技术依赖于计算资源的高度并行性，能够有效地执行复杂的计算任务。 然后介绍遗传编程与边缘计算之间的关联、区别、优势及局限性。最后讨论在边缘计算中使用遗传编程时，如何构建遗传算法以及遗传算子。本文主要关注GP的神经网络与CNN模型，结合实际案例，给读者展现GP在边缘计算中的应用。