[發(fā)明專利]一種面向移動(dòng)邊緣計(jì)算的虛擬機(jī)部署方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110231766.0
• 申請(qǐng)日: 2021-03-02
• 公開（公告）號(hào): CN112835684A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 簡(jiǎn)琤峰;鮑璐錕;張美玉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F9/455
• 分類號(hào): G06F9/455;G06F9/50;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州賽科專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33230
• 代理人: 吳琰

1.一種面向移動(dòng)邊緣計(jì)算的虛擬機(jī)部署方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

步驟1：構(gòu)建移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境；

步驟2：定義邊緣計(jì)算環(huán)境中每一個(gè)邊緣服務(wù)器的能源消耗模型P_s；

步驟3：定義虛擬機(jī)集合VM和邊緣服務(wù)器隊(duì)列S，VM＝{vm₁,vm₂,vm₃,...vm_m}，S＝{S₁,S₂,...S_n}，其中，m和n為大于0的整數(shù)；

步驟4：以引入二階震蕩因子的蝙蝠模型進(jìn)行虛擬機(jī)部署，將m個(gè)虛擬機(jī)部署至n個(gè)邊緣服務(wù)器；

步驟5：得到虛擬機(jī)部署的歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練改進(jìn)的LSTM學(xué)習(xí)模型，基于學(xué)習(xí)模型進(jìn)行虛擬機(jī)部署。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向移動(dòng)邊緣計(jì)算的虛擬機(jī)部署方法，其特征在于：所述移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境包括順次配合設(shè)置的終端層、邊緣層和云數(shù)據(jù)層；

所述終端層分布設(shè)置若干移動(dòng)設(shè)備；

配合所述移動(dòng)設(shè)備的邊緣層分布設(shè)有基站和邊緣服務(wù)器；

配合所述邊緣服務(wù)器的所述云數(shù)據(jù)層包括服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向移動(dòng)邊緣計(jì)算的虛擬機(jī)部署方法，其特征在于：所述步驟2中，

P_s＝P_idle+(P_max-P_idle)*u

其中，P_idle是空閑狀態(tài)下邊緣服務(wù)器消耗的功率，P_max是邊緣服務(wù)器在滿載狀態(tài)下消耗的功率，u是邊緣服務(wù)器的CPU利用率，u∈[0,1]。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向移動(dòng)邊緣計(jì)算的虛擬機(jī)部署方法，其特征在于：所述步驟3中，任意兩個(gè)邊緣服務(wù)器的計(jì)算能力不相同。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向移動(dòng)邊緣計(jì)算的虛擬機(jī)部署方法，其特征在于：所述步驟4包括以下步驟：

步驟4.1：參數(shù)初始化，令蝙蝠搜索空間為D維，

f_i＝f_min+(f_max-f_min)×β

其中，i為第i個(gè)種群，j為第j個(gè)任務(wù)，f_i為適應(yīng)度函數(shù)，f_min和f_max分別為頻率的最大值和最小值，β為服從均勻分布的隨機(jī)向量，β∈[0,1]，和分別為t+1時(shí)刻更新后和t時(shí)刻更新前的蝙蝠的速度，X^*為當(dāng)前的全局最優(yōu)位置；

設(shè)定改進(jìn)后的蝙蝠位置更新公式；

步驟4.2：產(chǎn)生新的方案，得到新的解x_new，

x_new＝x_old+rand1×A^t

其中，x_old為上一個(gè)解，rand1為-1至1間的隨機(jī)數(shù)，A^t是所有蝙蝠在這個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)的平均響度；

步驟4.3：更新響度和脈沖發(fā)射率，產(chǎn)生一個(gè)[0,1]上的隨機(jī)數(shù)rand2，若rand2小于響度A_i且新適應(yīng)度f_new小于上一時(shí)刻的適應(yīng)度值f_i，則更新：

f_i＝f_new

其中，α為響度更新系數(shù)，α∈(0,1)，和分別為t+1時(shí)刻更新后和t時(shí)刻更新前的脈沖發(fā)射的概率，γ為調(diào)節(jié)系數(shù)，γ∈(0,1)；

步驟4.4：對(duì)所有個(gè)體適應(yīng)值進(jìn)行排序，找出最佳解；

步驟4.5：若最佳解未過載，則更新X^*的值，否則使用訂單轉(zhuǎn)移機(jī)制進(jìn)行本地搜索；若迭代次數(shù)為最大迭代次數(shù)，則輸出全局最優(yōu)值，否則，迭代次數(shù)加1，返回步驟4.2。