[發明專利]一種邊緣-云計算環境中云服務下行的方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202010084059.9
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN110928956B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 郭得科;姚晨蝶;鄭龍;劉忠
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F16/27
• 分類號: G06F16/27;H04L29/08
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 馬驍

1.一種邊緣-云計算環境中云服務下行的方法，其特征在于，包括：

建立云節點向邊緣節點i發布獎勵R的下行云任務的模型；

定義所述邊緣節點i的效用u_i和所述云節點的效用u₀，具體包括：所述邊緣節點i完成所述下行云任務會產生資源成本，所述云節點發布的所述下行云任務會產生價值，所述邊緣節點i收到的所述獎勵R減去所述資源成本得到的值被定義為所述邊緣節點i的效用u_i；所述價值減去所述獎勵R得到的值被定義為所述云節點的效用u₀；

建立模擬激勵機制的斯塔克伯格博弈模型；

基于所述邊緣節點i的效用u_i、云節點的效用u₀和斯塔克伯格博弈模型，定義斯塔克伯格均衡SE、最優資源策略c_i^*和最優獎勵策略R^*；

所述定義最優資源策略c_i^*，所述最優資源策略c_i^*的計算結果為

其中S為所述邊緣節點的集合，，表示除邊緣節點i以外的其他所有邊緣節點的資源成本總和，M_i為資源總成本；

得到動態環境中根據所述斯塔克伯格均衡SE、最優資源策略c_i^*和最優獎勵策略R^*得出的有效算法；

根據所述有效算法建立重建下行云任務的模型；

利用所述重建下行云任務的模型執行云端服務下行。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立模擬激勵機制的斯塔克伯格博弈模型，具體包括：

所述云節點被定義為領導者且產生所述領導者的解決方案，所述邊緣節點i被定義為跟隨者且產生所述跟隨者的解決方案；

所述領導者的解決方案被定義為所述領導者為所述下行云任務發布的所述獎勵R；

所述跟隨者的解決方案被定義為所述邊緣節點i為完成所述下行云任務產生的所述資源成本。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述定義斯塔克伯格均衡SE，所述斯塔克伯格均衡SE被定義為點，所述點

滿足對于任何（R，c），R≥0和c≥0有

其中c為策略向量，，c_i為資源策略。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述最優資源策略c_i^*的計算結果包括：第一部分、第二部分和第三部分；

所述第一部分為c_i^* =0，如果R小于等于α_i；

所述第二部分為c_i^*，如果；

所述第三部分為c_i^*=M_i，如果；

所述最優資源策略根據所述第一部分、第二部分和第三部分計算得出的情況包括：第一情況、第二情況和第三情況；

所述第一情況為；

所述第二情況為

，其中；

所述第三情況為，

其中n為所述邊緣節點i的最大數量，表示屬于所述第二部分中的所述的數目，表示所述第二部分中全部所述邊緣節點的資源容量，表示邊緣節點j的資源容量，M_n表示當邊緣節點n的資源容量，M_m表示邊緣節點m的資源容量，i∈S，j∈S\{i}。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述有效算法包括：第一有效算法、第二有效算法和第三有效算法；所述第一有效算法為通過輸入按降序排列的所有所述邊緣節點i的M_i得到所述SE、的值的算法；所述第二有效算法為通過計算所述R^*的值得出所述的值的算法；所述第三有效算法為通過比較所述R^*與M_i計算所述m的值的算法。