[發(fā)明專利]邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210161069.7
• 申請日: 2022-02-22
• 公開（公告）號: CN114615264A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬捷;王牽蓮;陳景旭
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: H04L67/10
• 分類號: H04L67/10;H04L67/1097;H04L67/12;G06F9/50
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 姜慧勤

本發(fā)明建立了一種邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配方法，用于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模城市交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸及計(jì)算任務(wù)。本發(fā)明協(xié)同云存儲和邊緣計(jì)算技術(shù)，建立了基于任務(wù)完成時(shí)間最小化原則的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配模型。本發(fā)明提出了能夠求解該數(shù)據(jù)傳輸分配模型的計(jì)算方法。應(yīng)用該模型，可以優(yōu)化基于大規(guī)模城市交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸及計(jì)算任務(wù)的數(shù)據(jù)包分配方案，充分利用物聯(lián)網(wǎng)中用戶移動終端的計(jì)算資源，最小化數(shù)據(jù)傳輸、處理的時(shí)間，從而高效地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模多種城市交通網(wǎng)絡(luò)的多種交通出行需求的邊云協(xié)同計(jì)算場景（如大型城市交通網(wǎng)絡(luò)分配問題、超大規(guī)模公交網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題等），為城市智能網(wǎng)聯(lián)體系的建設(shè)提供強(qiáng)有力的依托。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配方法，具體涉及邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配方法，

背景技術(shù)

智能網(wǎng)聯(lián)是城市智能體實(shí)現(xiàn)的特色智慧場景，是推動城市治理體系和治理能力現(xiàn)代化的必由之路，也是未來城市發(fā)展的重要競爭力。城市智能網(wǎng)聯(lián)體系建設(shè)的背后是“井噴式”增長的數(shù)據(jù)量，僅僅依靠移動云計(jì)算(Mobile Cloud Calculation，MCC)已經(jīng)不能很好地提供實(shí)時(shí)響應(yīng)。為此，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備來處理分析數(shù)據(jù)的移動邊緣計(jì)算(Mobile EdgeCalculation，MEC)模式應(yīng)運(yùn)而生。應(yīng)用邊緣計(jì)算，可以有效縮短響應(yīng)延遲、減小網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、降低存儲成本。將云存儲與邊緣計(jì)算協(xié)同起來，使兩者之間優(yōu)勢互補(bǔ)，發(fā)揮云端存儲的安全性、可靠性以及邊緣計(jì)算價(jià)格低、算力大、易擴(kuò)展等優(yōu)勢，已經(jīng)成為未來城市智能網(wǎng)聯(lián)的發(fā)展趨勢。但邊緣設(shè)備往往有著輕量化的特點(diǎn)，因此，如何更加合理高效地利用邊緣設(shè)備的計(jì)算資源是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。

一種應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境中的資源管理系統(tǒng)(申請?zhí)?02111110654.6)，建立了包括邊緣計(jì)算模塊、云計(jì)算模塊、任務(wù)分配模塊的資源管理系統(tǒng)，并通過智能化控制各終端與云端的計(jì)算任務(wù)分配來維持高效穩(wěn)定的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。一種基于分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的分配與退出方法(申請?zhí)?02110920295.4)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署以及模型退出點(diǎn)的選擇這三個(gè)步驟，有效增強(qiáng)了邊緣計(jì)算下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的安全性，提高了模型的計(jì)算效率。這兩項(xiàng)現(xiàn)有發(fā)明雖然都涉及了邊緣計(jì)算，但前者通過評估計(jì)算任務(wù)的負(fù)重來均衡物聯(lián)網(wǎng)中各邊緣終端的任務(wù)分配，后者主要從邊緣計(jì)算的安全性出發(fā)，選擇了多個(gè)節(jié)點(diǎn)來部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，均并未考慮網(wǎng)絡(luò)中富余算力的充分利用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：提供邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配方法，協(xié)同云存儲和邊緣計(jì)算技術(shù)，建立了基于任務(wù)完成時(shí)間最小化原則的數(shù)據(jù)傳輸分配模型，并提出了求解該模型的計(jì)算方法。從而更高效地實(shí)現(xiàn)多種城市交通網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)計(jì)算場景，為城市智能網(wǎng)聯(lián)體系的建設(shè)提供強(qiáng)有力的依托。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案：

邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配方法，包括如下步驟：

步驟1，邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下，城市交通網(wǎng)絡(luò)中的用戶移動終端向云端發(fā)起任務(wù)請求，云端根據(jù)用戶移動終端發(fā)起的任務(wù)請求生成原始數(shù)據(jù)包，同時(shí)請求將原始數(shù)據(jù)包傳輸?shù)剿懔Ω挥嗟挠脩粢苿咏K端；

步驟2，當(dāng)某個(gè)算力富余的用戶移動終端接收到若干個(gè)原始數(shù)據(jù)包，則計(jì)算其整個(gè)數(shù)據(jù)傳輸以及處理過程所用的時(shí)間t_k如下：

其中，表示用戶移動終端k從云端下載原始數(shù)據(jù)包的延遲，表示用戶移動終端k向云端上傳結(jié)果數(shù)據(jù)包的延遲；和分別表示用戶移動終端k下載原始數(shù)據(jù)包和上傳結(jié)果數(shù)據(jù)包的速度；I和O分別表示用戶移動終端k下載原始數(shù)據(jù)包和上傳結(jié)果數(shù)據(jù)包的大小；f_k表示用戶移動終端k進(jìn)行邊緣計(jì)算的原始數(shù)據(jù)包數(shù)量即用戶移動終端k接收到的原始數(shù)據(jù)包數(shù)量；表示用戶移動終端k完成一個(gè)原始數(shù)據(jù)包對應(yīng)的計(jì)算任務(wù)所需的時(shí)間；

步驟3，基于任務(wù)完成時(shí)間最小化原則，建立邊云協(xié)同計(jì)算環(huán)境下的城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分配模型，具體如下：