本发明专利技术公开了一种在可再生供能的云计算系统中基于合作博弈的能量分配方法，主要包括以下步骤：计算本次能量分配的时间间隔；预测本次时间间隔内的可用能量；判断能量是否充足；基于合作博弈的理念对能量分配问题进行建模，并转化成一个带约束的优化问题；将该优化问题转化成其对偶问题；用梯度投影法解该对偶问题。在本发明专利技术中，角色主要分为用户与云服务提供商，与传统云计算不同的是，服务商在提供服务的同时要考虑到供能的特殊性。通过采集外界能量转化得到的电能是不稳定的，本发明专利技术考虑当转化的电能不足时如何将能量合理分配给各个用户。在此情形下，云服务提供商需要兼顾每个用户的需求，同时也要考虑到自己的成本，本发明专利技术用合作博弈来对此进行建模，并将其转变成一个带约束的优化问题，该优化问题的解即是对应的能量分配方案。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及云计算、博弈论相关知识，尤其设及一种综合考虑到公平与效率的能 量分配方案；具体地说是一种在可再生供能的云计算系统中基于合作博弈的能量分配方 法。
技术介绍
可再生能源可作为计算机系统的供电源头，但运样会产生一系列问题，包括电量 的充足与否，电能的稳定与否，计算机系统的运行是否受影响等，国内外专家就运些问题开 展了深入的研究。Jing化en设计了一个由可再生能源供能的实时系统，综合考虑到任务和 处理器的特性，作者分别提出了一个静态和动态算法来降低系统的能耗W及任务的截止时 间错失率。Longbo化ang提出一个由可再生能源供能的网路，外界采集到的能量存储到一 个容量有限的电池中，作者提出了一个线上算法来管理采集到的能量并将能量合理分配到 网路中的各个节点上。化aoboLiu提出一个基于动态电压频率选择值VF巧的能量管理算 法，旨在合理利用外界采集到的能量同时提高系统的服务质量。JingYang研究一个由可更 新能源供能的通信系统，由于在通信时需要考虑到信息传输的速度，因此，作者设计一个算 法，在能量有限的前提下最小化通信时间。 云计算作为计算机领域的一个新型商业模型，已经成为变革计算机使用方式的一 个重要手段，各大IT巨头都在搭建自己的云服务器。云计算模型包括W下几个层次的服 务：基础设施即服务（laa巧，平台即服务（Paa巧和软件即服务（Saa巧。IaaS(In化astru cture-as-a-Service):基础设施即服务，消费者通过Internet可W从完善的计算机基础 设施获得服务；PaaS(Plat化rm-as-a-Service):平台即服务，化aS实际上是指将软件研发 的平台作为一种服务，WSaaS的模式提交给用户，因此，化aS也是SaaS模式的一种应用； SaaS(Software-as-a-Se;rvice):软件即服务，它是一种通过Internet提供软件的模式，用 户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对由可再生能源供能的云计算系统中的能量分配问题而提出 的在进行能量分配时综合考虑到用户的需求和服务提供商的成本，力求一个既公平又有效 率的分配方案，即一种在可再生供能的云计算系统中基于合作博弈的能量分配方案。在探 索该方案的过程中，用合作博弈对能量分配进行建模，并将其转变成一个带约束的优化问 题，该优化问题的解即是对应的能量分配方案。 本专利技术的目的是运样实现的： -种在可再生供能的云计算系统中基于合作博弈的能量分配方法，特点是该方法 包括W下步骤： 步骤一：确定本次能量分配的时间间隔； 步骤二：预测本次时间间隔内的可用能量，该可用能量作为系统的能量来源； 步骤判断能量是否充足，不充足时转步骤四，充足时转按需分配能量，并转步 骤六； 步骤四：用博弈论对能量分配进行建模，并转化成带约束的优化问题，再将其转化 成对偶问题； 步骤五：用梯度投影法来求解对偶问题，并验证求到解的全局最优性； 步骤六：分配结束。 所述步骤一具体包括： 步骤A1 :计算系统所需要的最少能量：[001 引Emin(A1:) =M*min{ 5 冉2c*NiI,i= 1, 2,…，M}[001引其中：M为服务器的个数，Si为服务器的频率，N1为服务器上任务的个数，c为任务 的执行频率，Si为电路有效因子； 步骤A2 :计算系统所需要的最多能量： Emax(At) =M*max{ 5 冉2c*Ni|,i= 1，2,…，M}[001引其中：M为服务器的个数，Si为服务器的频率，N1为服务器上任务的个数，c为任务 的执行频率，Si为电路有效因子； 步骤A3 :能量分配时间间隔At定义为Eharv(At)处于Emi。（At)和Emax(At)之 间的时间：At=min{A11Eharv(t+At)GUmin(At)，Emax(At) ] }。 所述步骤二具体包括：[002引步骤B1 :预测到的本次时间间隔内的可用能量为：[002引其中，Pha"(t)为能量采集功率。 所述步骤=具体包括： 步骤C1 :计算系统总共需要的能量：[003。 其中，Edema"d(At)为M个服务器所需要的总能量，E。。。^为第i个服务器需要的能 量，6。。。,（1，si)为每个任务消耗的能量，当任务在频率为Si的服务器上运行时；Ni为第i个 服务器上任务的个数； 步骤C2 :判断能量是否充足[003引当町。" (At) >Edemand(At)时，系统能量为充足，否则系统能量为不充足。 所述步骤四具体包括： 步骤D1 :用博弈论对能量分配问题进行建模，并转化为一个带约束的优化问题， 即： 其中，Eal。。，为第i个服务器上分配的能量，y1°为第i个服务器最低需要满足的 吞吐量，M为服务器的个数，Si为服务器的频率，N1为服务器上任务的个数，C为任务的执行 频率，Si为电路有效因子； 步骤D2 :该优化问题对应的拉格朗日函数为： 对拉格朗日函数求偏导，并使偏导等于0,得到分配方案为：可知分配方案为拉格朗日乘子（a，@1，丫 1)的函数，通过 其对偶问题来求运些变量； 步骤D3 :将代入拉格朗日函数，得到其对偶问题 为： 所述步骤五具体包括： 步骤E1 :用梯度投影法来求解对偶问题。首先给出算法的初始值，算法收敛后会 得到对偶问题的解，a% @1% 丫1>^将其代入得到最终的能 量分配方案； 步骤E2:验证求到解的全局最优性 首先，求出对偶问题目标函数的海森矩阵，即函数-摧1In拘*a巧2W+尚+a&。!恤)+的海森矩阵；海森矩阵中每一项计算 如下： 可见，海森矩阵中每一项都大于等于0,海森矩阵半正定，对偶问题中目标函数为 凸函数，因此，通过梯度投影求到的解a% @1% 丫 是全局最优的，因此最终的能量分配方 案也是全局最优的。 本专利技术综合考虑到能量充足或补充足的情形。当能量充足时，按照每个服务器的 实际需要分配相应的能量；当能量不充足时，采用合作博弈进行能量分配，最终的能量分配 方案既考虑到用户体检又照顾了云服务提供商的成本，在一定程度上同时满足了用户与服 务商双方的需求。【附图说明】 图1为本专利技术流程图； 图2为3个服务器时的能量分配示意图； 图3为5个服务器时的能量分配示意图； 图4为8个服务器时的能量分配示意图； 图5为3个服务器并改变可用能量时，本专利技术与naive方法在公平与效率方面的 对比示意图； 图6为5个服务器并改变可用能量时，本专利技术与naive方法在公平与效率方面的 对比示意图； 图7为8个服务器并改变可用能量时，本专利技术与naive方法在公平与效率方面的 对比示意图； 图8为3个服务器并改变负载时，本专利技术与naive方法在公平与效率方面的对比 示意图； 图9为5个服务器并改变负载时，本专利技术与naive方法在公平与效率方面的对比 示意图； 图10为8个服务器并改变负载时，本专利技术与naive方法在公平与效率方面的对比 示意图； 图11为本专利技术与MT方案在吞吐量方面的对比示意图； 图12为本专利技术与MT方案在公平性方面的对比示意图。【具体实施方式】W下结合附图及具体实施例，对本专利技术作进一步的详细说明。 本专利技术采用太阳本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种在可再生供能的云计算系统中基于合作博弈的能量分配方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一：确定本次能量分配的时间间隔；步骤二：预测本次时间间隔内的可用能量，该可用能量作为系统的能量来源；步骤三：判断能量是否充足，不充足时转步骤四，充足时转按需分配能量，并转步骤六；步骤四：用博弈论对能量分配进行建模，并转化成带约束的优化问题，再将其转化成对偶问题；步骤五：用梯度投影法来求解对偶问题，并验证求到解的全局最优性；步骤六：分配结束。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：魏同权，陈箭飞，周俊龙，邵高原，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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