本發(fā)明涉及云計算技術(shù)，尤其涉及一種mec中無線資源和云資源的聯(lián)合分配方法。

背景技術(shù)：

近年來，云計算已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界公認(rèn)的下一代計算基礎(chǔ)設(shè)施。與傳統(tǒng)的it基礎(chǔ)設(shè)施相比，它可以提供許多特性，如可伸縮性、敏捷性、經(jīng)濟(jì)效率等。同時，隨著快速部署的無線寬帶網(wǎng)絡(luò)和智能移動設(shè)備的日益普及，越來越多的終端使用互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。然而，隨著終端應(yīng)用需求和計算能力需求不斷提高，智能移動設(shè)備對由于尺寸、能量等限制無法滿足。因此，移動邊緣云計算系統(tǒng)(mec，mobileedgecomputing)將朵云(cloudlet)集成到移動環(huán)境中，方便終端將計算能力強(qiáng)的應(yīng)用卸載到近端的朵云運行，在更低時延限制下以減少終端的任務(wù)卸載代價。

具有朵云的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景包括異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(heterogeneousnetwork)、朵云(cloudlets)和互聯(lián)網(wǎng)internet，其中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)包含宏小區(qū)(macrocell)、微小區(qū)(picocell)、微微小區(qū)(femtocell)以及其它類型接入點，例如wifi接入點。朵云是一種相對小型的計算資源池，由運營商統(tǒng)一部署在接入點周圍。接入點根據(jù)所需資源類型和連接的便捷性連接至朵云，接入點與朵云之間通過光纖連接，此連接被稱為回程鏈路(backhaul)。朵云接收相關(guān)接入點的任務(wù)請求，并在數(shù)據(jù)處理單元進(jìn)行計算。朵云通過廣域網(wǎng)(wan，wideareanetwork)連接至互聯(lián)網(wǎng)internet。

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景下的移動邊緣云計算是在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中各個接入點附近部署了大量的云資源，于是接入點具有云資源和無線資源兩種類型資源，無線資源指的是終端的上行鏈路發(fā)射功率資源；云資源指的是朵云計算資源。朵云為連接至它的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的所有終端服務(wù)。朵云為終端提供計算資源，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)為終端提供無線資源，計算資源和無線資源的分配對終端的任務(wù)卸載代價有重要影響。因此如何實現(xiàn)移動邊緣云計算系統(tǒng)中這兩種資源最有效分配，實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的最大效益是亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種mec中無線資源和云資源的聯(lián)合分配方法，本方法以最小化網(wǎng)絡(luò)中所有終端任務(wù)卸載代價為目標(biāo)，并保證各個終端的時延限制，滿足無線資源和云資源容量限制，實現(xiàn)各移動終端任務(wù)卸載的實時性。

技術(shù)方案：本發(fā)明所述的mec中無線資源和云資源的聯(lián)合分配方法包括：

(1)mec中的終端發(fā)起任務(wù)卸載請求，并建立終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)；其中，該任務(wù)卸載代價函數(shù)包含能耗代價和經(jīng)濟(jì)代價，能耗代價是終端進(jìn)行任務(wù)卸載時消耗的能量，經(jīng)濟(jì)代價是終端利用無線資源和云資源向接入點和朵云所支付的費用。

所述終端可以對能耗代價和經(jīng)濟(jì)代價占據(jù)的比例進(jìn)行動態(tài)調(diào)節(jié)，能耗代價和經(jīng)濟(jì)代價的影響因子之和為1，當(dāng)終端剩余能量較低時，終端通過提高終端能耗比例使能耗占據(jù)更高的權(quán)重，從而使終端更加注重能耗代價，如果終端用戶對經(jīng)濟(jì)代價比較敏感，終端通過提高經(jīng)濟(jì)代價比例使經(jīng)濟(jì)成本更被關(guān)注；另外，終端任務(wù)卸載代價函數(shù)的最大處理時延限制條件保證終端任務(wù)處理的實時性；終端發(fā)射功率限制條件保證發(fā)射功率在允許范圍內(nèi)；計算資源限制保證所有用戶占用總的計算資源在朵云最大服務(wù)能力范圍內(nèi)。

(2)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的各個接入點獲取覆蓋區(qū)域內(nèi)各個終端任務(wù)卸載代價函數(shù)，并將終端的任務(wù)卸載請求和網(wǎng)絡(luò)的信道信息發(fā)送至朵云。

(3)朵云基于合作博弈進(jìn)行無線資源和云資源聯(lián)合分配，將博弈的代價函數(shù)利用時延限制條件轉(zhuǎn)化為凸函數(shù)，然后利用kkt條件得到納什均衡解，并將博弈納什均衡解發(fā)送至終端。

其中，合作博弈的描述具體如下：

參與者：所有終端；

策略：每個終端根據(jù)朵云計算資源和信道速率資源定價以及終端能耗和經(jīng)濟(jì)代價進(jìn)行無線資源和計算資源請求；

效用：終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)與消耗的能量和支付購買資源的費用有關(guān)；合作博弈的代價函數(shù)是所有終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)之和；基于合作博弈使整個網(wǎng)絡(luò)代價最低。

其中，將無線資源和云資源聯(lián)合分配也就是將終端的上行鏈路發(fā)射功率資源和朵云計算資源聯(lián)合分配；功率資源的分配影響任務(wù)卸載代價函數(shù)中的能耗代價和經(jīng)濟(jì)代價，同時也影響限制條件中的時延限制；計算資源的分配影響任務(wù)卸載代價函數(shù)中的經(jīng)濟(jì)代價和實時性限制中的時延限制。兩者的聯(lián)合分配將終端、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和朵云緊密地聯(lián)系在一起，有利于充分利用無線資源和云資源實現(xiàn)終端任務(wù)卸載的最優(yōu)化。

(4)終端根據(jù)納什均衡解向朵云和接入點進(jìn)行計算資源和無線資源請求；

(5)朵云和接入點根據(jù)終端請求分配計算資源和無線資源。

有益效果：本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點是：本發(fā)明基于合作博弈，充分利用朵云中有限的計算資源，在以最小化所有終端任務(wù)卸載代價為目標(biāo)的同時，保證各終端任務(wù)的實時性，滿足各移動終端的任務(wù)卸載需求。所述方法綜合考慮終端的卸載需求，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的信道狀態(tài)以及朵云的計算容量限制，在保證任務(wù)實時性的情況下，聯(lián)合分配無線資源和云資源，最小化網(wǎng)絡(luò)所有終端的任務(wù)卸載代價。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合場景圖；

圖2是本發(fā)明的資源聯(lián)合分配方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明的合作博弈流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明基于合作博弈，充分利用朵云中有限的計算資源，在以最小化所有終端任務(wù)卸載代價為目標(biāo)的同時，保證各終端任務(wù)的實時性，滿足各移動終端的任務(wù)卸載需求。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施方法作進(jìn)一步的描述。

如附圖1所示，場景考慮n個小區(qū)或小蜂窩(smallcell)，表示為n＝{1,2,...,n}。每個smallcell中有多個移動終端需要將任務(wù)卸載至朵云，第n個smallcell中存在有任務(wù)請求的kn個移動終端。smallcell使用正交子信道，本方法不考慮子信道之間的干擾。本方法中in表示第n個smallcell中第i個終端。表示所有的終端集合。終端in進(jìn)行任務(wù)卸載時需要上傳的數(shù)據(jù)量為任務(wù)完成需要處理的指令數(shù)為朵云任務(wù)處理單位時間內(nèi)分配的cpu周期為終端的任務(wù)卸載至朵云時延包括四個部分：δ^ul表示通信上行鏈路時延，δ^dl表示通信下行鏈路時延，δ^bh表示通信回程鏈路時延，δ^exe表示朵云進(jìn)行任務(wù)處理時延。然而，由于從朵云返回的處理結(jié)果一般情況下數(shù)據(jù)量較小，與其他時延相比可以忽略不計，即設(shè)δ^ul＝0。另外，回程鏈路是高速鏈路，本方法也忽略δ^dl的影響，設(shè)δ^dl＝0。每個終端in任務(wù)處理最大允許時延為在時延允許范圍之內(nèi)，終端in將任務(wù)卸載至朵云處理，否則本地處理。

如圖2所示，本發(fā)明的mec中無線資源和云資源的聯(lián)合分配方法具體包括：

(1)mec中的終端發(fā)起任務(wù)卸載請求，并建立終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)；其中，該任務(wù)卸載代價函數(shù)包含能耗代價和經(jīng)濟(jì)代價，能耗代價是終端進(jìn)行任務(wù)卸載時消耗的能量，經(jīng)濟(jì)代價是終端利用無線資源和云資源向接入點和朵云所支付的費用；

(2)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的各個接入點獲取覆蓋區(qū)域內(nèi)各個終端任務(wù)卸載代價函數(shù)，并將終端的任務(wù)卸載請求和網(wǎng)絡(luò)的信道信息發(fā)送至朵云；

(3)朵云基于合作博弈進(jìn)行無線資源和云資源聯(lián)合分配，將合作博弈的代價函數(shù)利用時延限制條件轉(zhuǎn)化為凸函數(shù)，然后利用kkt條件得到納什均衡解，并將博弈納什均衡解發(fā)送至終端；

(4)終端根據(jù)納什均衡解向朵云和接入點進(jìn)行計算資源和無線資源請求；

(5)朵云和接入點根據(jù)終端請求分配計算資源和無線資源。

其中，步驟(1)中終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)的計算公式為：

式中，in表示第n個小區(qū)中的第i個終端,表示終端in上傳數(shù)據(jù)時的輻射功率；表示朵云為終端任務(wù)分配的單位時間處理指令數(shù)；表示終端數(shù)據(jù)上傳量；表示信道參數(shù)，即信道增益與噪聲的比值，表示信道增益，表示噪聲功率；w表示信道帶寬；表示終端上傳數(shù)據(jù)時單位速率售價；表示計算資源單位cpu周期的售價；γ和η分別表示能耗代價和經(jīng)濟(jì)代價影響因子，約束條件中表示終端任務(wù)需要處理的指令數(shù)；表示終端in任務(wù)處理最大允許時延；表示終端最大發(fā)射功率；fs表示朵云最大處理能力，即單位時間最大允許處理指令數(shù)，公式第一項表示終端數(shù)據(jù)上傳能耗代價，第二項表示終端支付計算資源和無線資源的經(jīng)濟(jì)代價。無線資源的計費方式是根據(jù)終端數(shù)據(jù)傳輸速率計費的，在相同的信道環(huán)境下，終端數(shù)據(jù)傳輸速率越大，終端支付的費用越高，速率支付單價每個接入點不同，且由接入點給定。計算資源的計費方式是根據(jù)朵云分配給終端的cpu周期數(shù)計費的，單位時間分配給終端的cpu周期數(shù)越多，終端支付的費用越高。以下部分描述該聯(lián)合分配方法的合作博弈過程。

如附圖3所示，該聯(lián)合分配方法的合作博弈過程包括：①所有參與者建立任務(wù)卸載代價函數(shù)和進(jìn)行任務(wù)卸載請求；②參與者向網(wǎng)絡(luò)接入點進(jìn)行無線資源請求，向朵云進(jìn)行云資源請求，并向朵云上傳移動終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)、發(fā)射功率限制條件和最大時延限制條件；③朵云收集所有網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有終端任務(wù)卸載信息，建立合作博弈，博弈的代價函數(shù)是所有終端任務(wù)卸載代價函數(shù)之和，利用凸優(yōu)化理論kkt條件求出合作博弈的納什均衡解；④各個接入點將朵云執(zhí)行的聯(lián)合資源分配結(jié)果返回終端側(cè)，終端側(cè)根據(jù)合作博弈聯(lián)合資源分配返回結(jié)果請求無線資源和計算資源，終端卸載任務(wù)至朵云；⑤網(wǎng)絡(luò)接入點和朵云根據(jù)移動終端請求分配無線資源和計算資源，朵云執(zhí)行各個終端的任務(wù)，任務(wù)卸載結(jié)果返回至各個終端。

本方法的合作博弈中，參與者為移動邊緣云計算系統(tǒng)中所有需要任務(wù)卸載的終端。網(wǎng)絡(luò)接入點為終端分配無線資源，朵云為終端分配云資源，終端通過獲得的無線資源和云資源進(jìn)行任務(wù)卸載，從而節(jié)省用于本地運算的能量，延長電池使用時長。終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)與終端能量消耗和購買無線資源和云資源所付出的代價有關(guān)。合作博弈描述如下：

參與者：所有終端；

策略：每個終端根據(jù)朵云計算資源和信道速率資源定價以及終端能耗和經(jīng)濟(jì)代價進(jìn)行無線資源和計算資源請求；

效用：終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)與消耗的能量和支付購買資源的費用有關(guān)；合作博弈的代價函數(shù)是所有終端的任務(wù)卸載代價函數(shù)之和；基于合作博弈使整個網(wǎng)絡(luò)代價最低；

其中，合作博弈的代價函數(shù)如下所示：

式中，矩陣變量網(wǎng)絡(luò)接入點和朵云已經(jīng)給定資源單價，參與者進(jìn)行最優(yōu)功率分配請求和朵云計算資源請求；如果每個終端滿足式(2)和(3)，則上行信道狀態(tài)能滿足終端任務(wù)卸載需求，即可行域非空；

步驟(3)中納什均衡求解過程如下：

首先對參與者的代價函數(shù)求偏導(dǎo)：

式中，為信噪比，所以所以u(p,f)關(guān)于p是增函數(shù)；因此，u(p,f)關(guān)于f是線性増函數(shù)；

為使代價函數(shù)u(p,f)達(dá)到最小值，p,f需取最小值，然而，當(dāng)p,f很小時，公式(2)的第一個約束函數(shù)不滿足，因此約束條件取等號。即

于是終端無線資源變量p和計算資源變量f建立等式關(guān)系，即將代入公式(2)得：

目標(biāo)函數(shù)(6)的前兩項是關(guān)于的增函數(shù)，最后一項是關(guān)于的減函數(shù)。由于形式過于復(fù)雜，利用變量代換得到(7)。

對目標(biāo)函數(shù)(7)求偏導(dǎo)可得：

由(8)和(9)可知，y關(guān)于是凸函數(shù)，因此(7)利用kkt條件求出全局最優(yōu)解

公式(7)的lagrange函數(shù)為

μ,ν,θ為非負(fù)的lagrange乘子，kkt條件如下：

lagrange乘子更新如下：

其中，k表示迭代次數(shù)，a(k)表示迭代步長，代表時間限制的下限，代表時間限制的上限。

目標(biāo)函數(shù)(7)迭代求解kkt條件，在有限次的迭代之后收斂至全局最優(yōu)解，即得到求出最優(yōu)解從而得到最優(yōu)解和此全局最優(yōu)解即為合作博弈的納什均衡解。所述方法綜合考慮終端的卸載需求，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的信道狀態(tài)以及朵云的計算容量限制，在保證任務(wù)實時性的情況下，聯(lián)合分配無線資源和云資源，最小化網(wǎng)絡(luò)所有終端的任務(wù)卸載代價。

以上所揭露的僅為本發(fā)明一種較佳實施例而已，不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。