一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法技术

一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，包括以下步骤：步骤1，建立一个由数字孪生驱动的空中辅助地面网络，此网络由车辆，路侧单元，无人机和数字孪生四部分组成；步骤2：将目标问题，即最大化网络中各实体的效用，分解为两个子问题进行激励；步骤3：求解第一个问题得到网络中的每一个路侧单元实际的计算资源贡献情况；步骤4：求解第二个问题得到使车辆满意度与能量利用率最大化的资源分配方案；引入数字孪生技术(Digital Twins,DT)为网络中的物理实体创建实时的数字仿真模型，实现实体数据的即时收集和实体状态的即时更新，从而更好地适应网络的高动态性及实变性的资源需求。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法
本专利技术属于智能电厂、智慧车辆
，特别涉及一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法。
技术介绍
在智能电厂、智慧车辆等的应用中需要面对数据收集、信息交互、任务分配等诸多问题，例如：由于电厂的正常运转涉及到大量的信息互动,因此其日常管理工作必须要结合信息的具体情况及电厂的运转状况来进行实时调整；对于电厂中存在的监管盲区，管理人员无法对其进行实时的数据监管,也无法在出现问题时得到及时的信息反馈等。而在实现地面网络车辆互联与管理的过程中也存在类似问题，如由于现有的地面网络存在覆盖范围受限，部署位置和容量固定等特性，在面对动态性较高的情况时并不能为车辆提供完美的服务，且车辆的移动和车辆间数据的交互都存在不可预测性和实时性。因此，可以将地面网络中应对目标问题的思路，应用于智能电厂、智慧交通的情景中，以实现优化任务分配、数据实时交互和更新、提高能效等需求。以智慧交通为例，研究者们希望充分发挥无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)覆盖面广、灵活性强、可靠性高等优势来建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，建立一个由数字孪生驱动的空中辅助地面网络，此网络由车辆，路侧单元，无人机和数字孪生四部分组成；/n步骤2：将目标问题，即最大化网络中各实体的效用，分解为两个子问题进行激励；/n步骤3：求解第一个问题得到网络中的每一个路侧单元实际的计算资源贡献情况；/n步骤4：求解第二个问题得到使车辆满意度与能量利用率最大化的资源分配方案；/n步骤5：提出了基于Stackelberg博弈和Jacobian ADMM的计算资源分配机制，使路侧单元和路侧单元的数字孪生能够对分配方案达成共识，并以分布式和并行的方式解决整个问题。...

【技术特征摘要】
1.一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立一个由数字孪生驱动的空中辅助地面网络，此网络由车辆，路侧单元，无人机和数字孪生四部分组成；
步骤2：将目标问题，即最大化网络中各实体的效用，分解为两个子问题进行激励；
步骤3：求解第一个问题得到网络中的每一个路侧单元实际的计算资源贡献情况；
步骤4：求解第二个问题得到使车辆满意度与能量利用率最大化的资源分配方案；
步骤5：提出了基于Stackelberg博弈和JacobianADMM的计算资源分配机制，使路侧单元和路侧单元的数字孪生能够对分配方案达成共识，并以分布式和并行的方式解决整个问题。


2.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，步骤1中，在这一网络中，无人机为地面网络无法覆盖的路侧单元和车辆之间提供中继服务；提出了两个数字孪生模型，分别为车辆数字孪生与路侧单元数字孪生；其中车辆数字孪生主要用于捕捉无人机覆盖范围内所有的车辆的实时需求，路侧单元数字孪生用于映射无人机通信范围内所有的路侧单元的状态，并不断与其进行交互实现实况更新。


3.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，步骤2中，第一个子问题用于决定每个路侧单元针对车辆任务的需求与偏好分配的CPU资源，第二个子问题用于决定使车辆满意度和能源效率最大化的资源分配方案。
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨端，许晓伟，韩志英，孙曼，王浩，王鹏，徐宁，
申请(专利权)人：西安君能清洁能源有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61