[發(fā)明專利]一種基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的區(qū)塊鏈系統(tǒng)資源分配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910972698.6
• 申請(qǐng)日: 2020-01-20
• 公開（公告）號(hào): CN110928678B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李立欣;吳隆喆;梁微;李旭;王大偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F9/50
• 分類號(hào): G06F9/50
• 代理公司: 西安維賽恩專利代理事務(wù)所(普通合伙) 61257
• 代理人: 劉艷霞

1.一種基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的區(qū)塊鏈系統(tǒng)資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、構(gòu)建基于MEC的區(qū)塊鏈系統(tǒng)模型：

區(qū)塊鏈系統(tǒng)包括充當(dāng)?shù)V工的N個(gè)用戶，N＝1，2，…，n；

礦工解決計(jì)算密集型PoW問題以獲得將先前塊鏈接到當(dāng)前塊的散列值，

第n個(gè)礦工的計(jì)算任務(wù)表示為：

其中，D_n為任務(wù)輸入數(shù)據(jù)的大小，C_n是完成計(jì)算任務(wù)所需的計(jì)算資源，表示任務(wù)最大時(shí)延門限；

所述區(qū)塊鏈系統(tǒng)還包括MEC服務(wù)器，所述MEC服務(wù)器與所述N個(gè)用戶數(shù)據(jù)連接；

步驟二、建立基于MEC的區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的近似的能源效用函數(shù)通過二進(jìn)制計(jì)算卸載方法，對(duì)區(qū)塊鏈系統(tǒng)中每個(gè)礦工的計(jì)算任務(wù)卸載分配問題進(jìn)行建模，基于MEC的區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的近似的能源效用函數(shù)由MEC計(jì)算礦工的總能源效率η^MEC和本地計(jì)算礦工的能源效率η^Local兩部分組成；

所述系統(tǒng)能源效用函數(shù)表示為：

其中，η^Local和η^MEC分別為本地計(jì)算礦工的能源效率和MEC計(jì)算礦工的總能源效率，δ_n作為決定第n個(gè)礦工進(jìn)行本地計(jì)算或MEC計(jì)算的決策變量，表示第n個(gè)區(qū)塊鏈礦工的計(jì)算任務(wù)在本地完成的時(shí)間，表示第n個(gè)礦工本地處理功耗，表示第n個(gè)MEC計(jì)算區(qū)塊鏈礦工的功耗，R_n是第n個(gè)礦工的吞吐量；

定義兩個(gè)關(guān)于礦工的發(fā)射功率p_n的凹函數(shù)和系統(tǒng)能源效用函數(shù)被重寫為：

線性化為并保持凹函數(shù)不變，近似的系統(tǒng)能源效用函數(shù)表示為：

步驟三、最大化區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的近似的能源效用函數(shù)

區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的二進(jìn)制計(jì)算卸載問題，被制定為在考慮能耗情況下，最大化區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的近似的能源效用函數(shù)的復(fù)雜的大規(guī)模的混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，稱為MINLP問題；利用基于Benders分解法的算法框架以分布式并行的方式解決所述MINLP問題；

所述最大化系統(tǒng)近似的能源效用函數(shù)的固定問題P1被表述為：

P1：

其中，是第n個(gè)MEC計(jì)算礦工的最大發(fā)射功率，I_n表示第n個(gè)MEC計(jì)算用戶的干擾值，是預(yù)設(shè)的干擾閾值，P1為MINLP問題；定義子問題P2為固定問題P1中的二進(jìn)制變量以獲得最優(yōu)連續(xù)變量值，則子問題P2被表述為：

P2：

其中，是二進(jìn)制變量值約束，是約束公式(9)中的雙變量，約束公式(9)為固定二進(jìn)制變量值約束；

在解決主問題P3混合整數(shù)編程問題時(shí)，固定連續(xù)變量，并更新循環(huán)索引為l＝l+1；

則主問題P3被表示為：

P3：

α≥α^dow (12)，

其中，約束公式(12)是Benders分解法中的削減約束，α^down是引入的標(biāo)量變量α的下限；在每次迭代中，將生成新的Benders切割并將其添加到主問題P3中，先前的Benders切割也還保持在約束中，在解決P3后，存儲(chǔ)迭代中δ和α的最優(yōu)值來再次解決子問題P2；

使用二分法將子問題P2等效地寫成參數(shù)減法形式：

根據(jù)二分法原理將子問題P2重新表述為：

在每次迭代中，非負(fù)變量r_j都更新其值直到獲得最優(yōu)值r^*；

根據(jù)ADMM原理，引入輔助變量q作為全局副本，則將新的等式約束添加到公式(14)的問題中；

因此，將公式(14)的問題重新表述為問題P4：

P4：

其中，h_n,i是第n個(gè)MEC計(jì)算礦工和第i個(gè)MEC計(jì)算礦工之間的通道增益，公式(15)的增廣拉格朗日函數(shù)表述為：

其中，μ_n是雙變量，ρ是增廣拉格朗日參數(shù)，且ρ＞0；問題P4的ADMM解法由迭代組成，它包括p最小化更新、q最小化更新和雙變量μ更新，且MEC服務(wù)器作為中央控制器更新全局輔助變量q_n，區(qū)塊鏈礦工更新局部變量p_n；

主問題P3被轉(zhuǎn)換為等效的純整數(shù)編程問題形式：

主問題P3是一個(gè)背包問題，它被表述為：

P5：

s.t ξ^Tδ≤W (21)，

其中，ξ^T是具有非負(fù)元素的向量，W是非負(fù)標(biāo)量；為了枚舉所有可能的δ_n，采用分支定界法解決背包問題P5來枚舉解決方案；分支定界算法在具體執(zhí)行時(shí)，將問題分枝為子問題并對(duì)這些子問題定界來獲取最優(yōu)解決方案。