一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，该方法通过构建任务驱动型协同虚拟服务池的方式，将算力、存储、带宽、行为差异性边缘节点进行自适应融合，以节点的信任度评估资源的可靠性，以节点的可用性、可靠性、鲁棒性、资源共享构建协同服务盟员簇，以负载均衡能力、丢包率、延迟、任务完成率等为指标衡量构建的协同盟员簇的性能，通过建立节点协同服务效用模型，证明了节点协同博弈具有纳什均衡稳态，实现负载均衡平滑，抑制热区效应，提高选择盟员的性能和协同服务的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法
本专利技术涉及边缘计算
，具体是边缘计算中的一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法。
技术介绍
随着互联网的迅速发展，以及移动智能物联网设备的广泛使用，使得物联网、超高清视频、实时视频流、无人驾驶、工业物联网、空天地海一体化综合通信等新兴网络应用和服务需求大量涌现。这些新兴的应用都具有数据量大、带宽高和时延敏感的特点。由于边缘计算、人工智能技术的迅速发展和相互融合，未来网络智能化、数字化、泛在化和异构一体化融合的“三化一融”的趋势日益明显。据IDC报告指出2020年将有超过500亿个终端和设备接入网络，2030年将达到1000亿。网络“三化一融”的发展，使得其所承载的设备数量和种类、服务与计算模式、协议簇等都变得越来越庞杂，最终会演化成一个稳定、开放、复杂的庞大混沌信息与数据流式服务系统。网络直播、短视频等应用使网络流量将呈指数级增长，视频流量已占用互联网流量的73％，预计到2021年将达到82％。目前，云计算中心的带宽、容量、延迟、资源、算力等已成为制约其发展的瓶颈。异构融本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，其特征在于，假设某时刻边缘计算系统中有n个节点m条边，形成的网络拓扑形式化描述为G(V,E)，E为网络的邻接矩阵，若节点i与节点j相连，则e

【技术特征摘要】
1.一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，其特征在于，假设某时刻边缘计算系统中有n个节点m条边，形成的网络拓扑形式化描述为G(V,E)，E为网络的邻接矩阵，若节点i与节点j相连，则eij＝1，否则eij＝0，V＝{1,2,3,...,n}表示所有服务器节点集合，假设节点加入网络后自主广播其算力、存储资源信息，主节点在信息生存周期内通过自动冲洗缓存资源相关信息，保存在本地数据库并不断进行更新；具体包括如下步骤：
1)通过节点连接度建模节点间服务概率，根据节点平均服务时长分析网络拓扑结构稳定度，构建节点间可协同连通概率模型；以节点间交互次数、交互成功率特征评价节点直接信任度，利用邻居推荐信任，采用改进均方差过滤作弊节点，融合直接、间接信任度构建时效节点综合信任度量化模型；
2)利用节点算力、存储、带宽、综合信任度评价节点综合性能，依据协同盟员发现策略选择满足需求的协同服务节点，构建可信协同服务盟员集；
3)利用节点自私、理性的行为特性，以节点信任、可用服务资源构建节点收益效用模型，通过演化重复博弈，验证所发现的协同服务集具有纳什均衡稳态，构建可信协同服务簇；
4)设计改进的贪心算法优化聚合分簇，构建虚拟协同服务池，协同执行计算任务，以负载均衡能力、丢包率、延迟、任务完成率为指标衡量构建的协同盟员簇的性能，验证发现协同服务盟员策略效率；
5)协同服务完成，对此次协同服务质量做出评价，在局部网络中更新推送协同服务节点信任信息；周期更新协同服务节点特征数据库。


2.根据权利要求1所述的一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，其特征在于，所述步骤1)，具体包括如下步骤：
1-1)任意节点k到达节点i的概率p(i)的公式为：



其中，ζ(i)为节点i的连接度，N(i)为节点i的邻居节点构成的集合，j为节点i的邻居节点；
在任意时段t内节点i的稳定度概率pionline的公式为：



其中，T表示一个观察周期，tk,out、tk,in分别表示在观测期T内节点下、上线时刻；
1-2)由公式(1)、(2)构建边缘网络任意节点k到达盟主节点i可协同的连通概率P(i)：



1-3)节点j对节点i的直接信任度Ti：






s.t.k1＜n,f(ε0)＝0
其中，Ti,j(t)表示t时段节点j对节点i的直接信任度，sij表示t时段节点j为节点i服务成功的次数，fij表示节点j为节点服务i失败的次数，f(εi)为惩罚函数，k1表示与节点i有直接信任的节点个数；
1-4)根据不同的推荐情形及推荐者行为可信度，构建节点i的推荐信任度ri：



其中，ri,j表示节点j对节点i的推荐度，Ti,m表示节点i与推荐节点m的直接信任度，Tm,j表示节点m与推荐节点j的直接信任度，k2为推荐者的个数；
1-5)通过计算推荐信任度的均方根判别是否是协同作弊的恶意节点，若均方根小于其下界θ，则认为该节点是恶意节点，以小概率p接收该次推荐，否则以概率1-p接收，并对推荐信任度公式(5)的ri进行修正，修正后的推荐信任度Ri为：



s.t.放弃本次推荐
其中，表示均方根，P(i)任意节点k到达盟主节点i可协同的连通概率；
1-6)节点i的动态信任值表示如下：



ωl为个观察周期Tl对应的权重：



其中，μ为时间衰减系数，t0为初始时刻。


3.根据权利要求1所述的一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，其特征在于，所述步骤2)，具体包括如下步骤：
2-1)假设各个属性之间相互独立，每个节点特征向量表示为Xi＝(ci,si,Trustnew(i))，节点的综合性能表达式为：



其中，ci*、si*、Trust(i)分别表示归一化处理后的计算能力、共享存储、λ为权重因子；
2-2)当节点综合评价大于或者等于阈值ψ，节点加入...

【专利技术属性】
技术研发人员：乐光学，杨晓慧，
申请(专利权)人：嘉兴学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33