[發(fā)明專利]一種在多個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)器場(chǎng)景下基于模擬退火的移動(dòng)區(qū)塊鏈優(yōu)化算力分配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811170723.0
• 申請(qǐng)日: 2018-10-09
• 公開（公告）號(hào): CN109388492B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳遠(yuǎn);陳相旭;石佳俊;汪道航;錢麗萍;黃亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F9/50
• 分類號(hào): G06F9/50
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

1.一種在多個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)器場(chǎng)景下基于模擬退火的移動(dòng)區(qū)塊鏈優(yōu)化算力分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)在多個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)器的場(chǎng)景下總共有n個(gè)移動(dòng)終端，移動(dòng)終端的集合用I＝{1,2,...,n}表示，邊緣計(jì)算服務(wù)器有m個(gè)，用K＝{1,2,...,m}表示，移動(dòng)終端從邊緣計(jì)算服務(wù)器獲得算力，其中邊緣計(jì)算服務(wù)器能提供的算力上限為C^k,tot,k∈K；

在保證不超過邊緣計(jì)算服務(wù)器提供的算力上限的條件下，最大化系統(tǒng)總收益的優(yōu)化問題描述為如下所示的優(yōu)化TRO問題：

下面將問題中的各個(gè)變量做一個(gè)說明，如下：

移動(dòng)終端自身的算力；

邊緣服務(wù)器提供的算力；

R:系統(tǒng)提供的固定獎(jiǎng)勵(lì)；

r:可變獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)；

t_i:區(qū)塊的大小；

λ:泊松分布的中間到達(dá)率；

p^k:邊緣服務(wù)器k提供單位算力的價(jià)格；

(2)引入輔助變量v_i表示移動(dòng)設(shè)備i從所有邊緣計(jì)算服務(wù)器獲得的算力，如下：

假定{v_i}_i∈I是給定的，優(yōu)化TRO問題等價(jià)為TRO-Sub問題，如下：

表示TRO-Sub問題中的最優(yōu)值，在解決了TRO-Sub問題后獲得后，進(jìn)而解決TRO-Top問題，如下：

TRO-Top：

Variables：

其中，Q^max＝∑_k∈KC^k,tot表示所有邊緣計(jì)算服務(wù)器可以提供的總算力；

求解TRO-Sub問題的思路是：給定了{(lán)v_i}_i∈I之后，TRO-Sub是一個(gè)嚴(yán)格的凸優(yōu)化問題，因此引入對(duì)偶變量λ^k來松弛得到相應(yīng)的拉格朗日表達(dá)式，如下：

其中，參數(shù)M表示如下：

式(2-3)可以被分解為獨(dú)立的移動(dòng)設(shè)備i，如下：

每個(gè)移動(dòng)設(shè)備i的相關(guān)拉格朗日表達(dá)式，如下：

基于式(2-6)，每個(gè)移動(dòng)設(shè)備i的局部?jī)?yōu)化問題，如下：

TRO-Sub-MTi：

s.t.：

Variables：

為確定{λ^k}_k∈K的值，使用子梯度方法，如下：

其中，ε為步長(zhǎng)，通過枚舉比較的方式獲得最優(yōu)的{λ^k}_k∈K值，從而解決了提出的TRO-Sub和TRO-Top問題；

(3)算法MultiSub-Algorithm解決TRO-Sub問題確定過程如下：

步驟3.1：初始化迭代參數(shù)l＝1，每個(gè)邊緣計(jì)算服務(wù)器k初始化為λ^k(l)；

步驟3.2：給定移動(dòng)用戶i從所有邊緣服務(wù)器獲得的算力v_i；

步驟3.3：判定max_k∈K|λ^k(l)-λ^k(l-1)|＞γ是否成立，若成立，執(zhí)行步驟3.4，若不成立，執(zhí)行步驟3.8，其中參數(shù)γ給定，趨近于0；

步驟3.4：邊緣計(jì)算服務(wù)器k廣播λ^k(l)給所有的移動(dòng)用戶；

步驟3.5：移動(dòng)用戶i由給定的λ^k(l)求解問題TRO-Sub-MTi并獲取報(bào)告給邊緣計(jì)算服務(wù)器k；

步驟3.6：收到所有的移動(dòng)用戶的后，邊緣計(jì)算服務(wù)器k更新其中參數(shù)a和b給定；

步驟3.7：設(shè)定l＝l+1，執(zhí)行步驟3.3；

步驟3.8：移動(dòng)用戶i計(jì)算并報(bào)告給邊緣計(jì)算服務(wù)器1，服務(wù)器算出

步驟3.9：輸出

至此，算法MultiSub-Algorithm解決了問題TRO-Sub并得到

(4)算法MultiTop-Algorithm解決問題TRO-Top，并得到優(yōu)化的{v_i}_i∈I，用表示，過程如下：

步驟4.1：初始化溫度值T₁，下降溫度d，最低溫度值T_final，退火次數(shù)t＝1，循環(huán)計(jì)數(shù)變量N_count＝0；

步驟4.2：設(shè)定當(dāng)前最優(yōu)值當(dāng)前最優(yōu)解

步驟4.3：隨機(jī)產(chǎn)生一組{v_i}_i∈I，設(shè)定CS＝{v_i}_i∈I；

步驟4.4：設(shè)定

步驟4.5：判斷T_t＞T_final是否成立，若成立，執(zhí)行步驟4.6，否則執(zhí)行步驟4.16；

步驟4.6：設(shè)定t＝t+1；

步驟4.7：以{v_i}_i∈I為中心隨機(jī)生成{v′_i}_i∈I；

步驟4.8：以{v′_i}_i∈I為輸入，通過MultiSub-Algorithm算法，計(jì)算得到

步驟4.9：判斷是否成立，若成立，執(zhí)行步驟4.10，否則執(zhí)行步驟4.11；

步驟4.10：設(shè)定CS＝{v′_i}_i∈I，N_count＝0；

步驟4.11：根據(jù)均勻分布在[0,1]之間生成隨機(jī)數(shù)μ，判定是否成立，若成立，執(zhí)行步驟4.12，否則執(zhí)行步驟4.13；

步驟4.12：設(shè)定CS＝{v′_i}_i∈I，N_count＝0；

步驟4.13：N_count＝N_count+1；

步驟4.14：判斷N_count≥30是否成立，若成立，則停止循環(huán)，否則執(zhí)行步驟4.15；

步驟4.15：更新T_t＝T_t-1*d，執(zhí)行步驟4.5；

步驟4.16：結(jié)束循環(huán)，輸出最優(yōu)解

最后，算法MultiTop-Algorithm輸出的代表TRO問題所求的系統(tǒng)最大收益。