A method of optimal power allocation for mobile block chains based on simulated annealing in multi-edge computing server scenarios is proposed, which includes the following steps: (1) There are n mobile users in total under the coverage of multiple edge computing servers. An optimal power allocation and optimization problem for mobile terminals under limited edge server computing resources is proposed. It is described as a non-convex optimization problem; (2) transforming TRO problem into TRO sub problem under given VI conditions; (3) discussing the determination of solving TRO sub problem
【技术实现步骤摘要】
一种在多个边缘计算服务器场景下基于模拟退火的移动区块链优化算力分配方法
本专利技术属于通信领域,尤其是一种在多个边缘计算服务器场景下基于模拟退火的移动区块链优化算力分配方法。
技术介绍
随着移动区块链技术的快速发展,传统的智能终端无法支撑起其庞大的算力需求。由于有限的算力资源,利用边缘计算技术实现移动终端合理的算力分配,从而实现系统整体收益最高。
技术实现思路
为了解决移动终端无法满足区块链庞大的计算需求的难点,本专利技术结合边缘计算的技术,为移动终端提供一定的算力支持,由于边缘服务器提供的算力有限,本专利技术针对多个移动终端接入情况下合理的算力分配的难点,主要考虑的是在多个边缘服务器实现系统收益最高,研究了一种基于模拟退火的移动区块链最优算力分配方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种在多个边缘计算服务器场景下基于模拟退火的移动区块链优化算力分配方法,所述方法包括以下步骤:(1)在多个边缘计算服务器的覆盖范围下总共有n个移动终端,移动终端的集合用I={1,2,...,n}表示。边缘计算服务器有m个,用K={1,2,...,m}表示,移动终端从边缘计算服务器获得算力,其中边缘计算服务器能提供的算力上限为Ck,tot,k∈K;在保证不超过边缘计算服务器提供的算力上限的条件下,最大化系统总收益的优化问题描述为如下所示的优化TRO问题:TRO:s.t.Variables:下面将问题中的各个变量做一个说明,如下:移动终端自身的算力;边缘服务器提供的算力;R:系统提供的固定奖励;r:可变奖励系数;ti:区块的大小;λ:泊松分布的中间到达率;pk:边缘服务器 ...
【技术保护点】
1.一种在多个边缘计算服务器场景下基于模拟退火的移动区块链优化算力分配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:(1)在多个边缘计算服务器的场景下总共有n个移动终端,移动终端的集合用I={1,2,...,n}表示,边缘计算服务器有m个,用K={1,2,...,m}表示。移动终端从边缘计算服务器获得算力,其中边缘计算服务器能提供的算力上限为Ck,tot,k∈K;在保证不超过边缘计算服务器提供的算力上限的条件下,最大化系统总收益的优化问题描述为如下所示的优化TRO问题:
【技术特征摘要】
1.一种在多个边缘计算服务器场景下基于模拟退火的移动区块链优化算力分配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:(1)在多个边缘计算服务器的场景下总共有n个移动终端,移动终端的集合用I={1,2,...,n}表示,边缘计算服务器有m个,用K={1,2,...,m}表示。移动终端从边缘计算服务器获得算力,其中边缘计算服务器能提供的算力上限为Ck,tot,k∈K;在保证不超过边缘计算服务器提供的算力上限的条件下,最大化系统总收益的优化问题描述为如下所示的优化TRO问题:下面将问题中的各个变量做一个说明,如下:移动终端自身的算力;边缘服务器提供的算力;R:系统提供的固定奖励;r:可变奖励系数;ti:区块的大小;λ:泊松分布的中间到达率;pk:边缘服务器k提供单位算力的价格;(2)引入辅助变量vi表示移动设备i从所有边缘计算服务器获得的计算力,如下:假定{vi}i∈I是给定的,优化TRO问题等价为TRO-Sub问题,如下:表示TRO-Sub问题中的最优值,在解决了TRO-Sub问题后获得后,进而解决TRO-Top问题,如下:TRO-Top:Variables:其中,Qmax=∑k∈KCk,tot表示所有边缘计算服务器可以提供的总算力。求解TRO-Sub问题的思路是:给定了{vi}i∈I之后,TRO-Sub是一个严格的凸优化问题,因此引入对偶变量λk来松弛constraint(1-1),得到相应的拉格朗日表达式,如下:其中,参数M表示如下:式(2-3)可以被分解为独立的移动设备i,如下:每个移动设备i的相关拉格朗日表达式,如下:基于式(2-6),每个移动设备i的局部优化问题,如下:TRO-Sub-MTi:s.t.:constrain(2-1)Variables:为进一步确定{λk}k∈K的值,我们使用子梯度方法,如下:其中,ε为步长,通过枚举比较的方式获得最优的{λk}k∈K值。从而解决了提出的TRO-Sub和TRO-Top问题;(3)算法MultiSub-Algorithm解决TRO-Sub问题确定过程如下:步骤3.1:初始化迭代参数l=1,每个边缘计算服务器k初始化为λk(l);步骤3.2:给定移动用户i从所有边...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴远,陈相旭,石佳俊,汪道航,钱丽萍,黄亮,
申请(专利权)人:浙江工业大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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