边缘服务器选址部署模型及其求解方法技术

本发明专利技术提供了一种边缘服务器选址部署模型及其求解方法，所述边缘服务器选址部署模型包括基站和边缘服务器，定义i表示所述边缘服务器，j表示所述基站，每个所述边缘服务器与一个或多个所述基站连接；建立所述边缘服务器选址部署模型，以使所述边缘服务器与所述基站之间的平均延时与费用支出之和最小。本发明专利技术不但可以有效减少移动边缘服务器放置成本，而且还可以通过移动边缘服务器所放置的地理位置，从而减少边缘服务器与用户之间通信的延迟，加快服务响应。该模型为np难问题，难以在常数时间内求解，而采用遗传算法可以在常数时间内求解出最优或接近最优的解。出最优或接近最优的解。出最优或接近最优的解。

【技术实现步骤摘要】
边缘服务器选址部署模型及其求解方法


[0001]本专利技术涉及一种边缘服务器选址部署模型及其求解方法，属于边缘计算通信领域。

技术介绍

[0002]随着5G时代的来临，移动网络服务的对象不再是单纯的手机，而是各种类型的设备，如VR、平板、汽车等。服务的场景也越来越多样化，比如移动宽带、大规模机器类型通信、工业互联网等。因此，在移动性、安全性、时延性和可靠性等多个方面，移动网络都必须满足更高的要求。
[0003]为了满足移动网络高速发展所需的高带宽、低时延的要求，并减轻网络负荷，移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)应运而生。
[0004]移动边缘计算相关的关键技术主要分为边缘云放置、计算卸载、服务迁移、群智协同四个技术。我们主要研究移动边缘计算环境下的边缘服务器放置问题。将计算任务从核心网迁移到网络边缘，减少核心网拥塞和数据传播延迟是移动边缘计算的主要目标。但是，边缘云即边缘服务器应该放置到哪些位置上并没有明确的规定，因此产生了边缘服务器放置问题。边缘服务器放置问题是在一定的地理位置范围内，考虑用户和资源等的约束限制，在满足用户需求和目标的前提下，按照一定的策略为边缘服务器选择合适的地理位置来达到资源利用率高、网络时延小的目的。
[0005]在移动边缘计算环境中放置边缘服务器是一个挑战。边缘服务器的位置对移动用户的访问延迟和边缘服务器的资源利用率至关重要，特别是在智能城市，这些城市包括几百个或几千个基站，移动用户通过这些基站访问边缘服务器。由于这些网络规模庞大，边缘服务器的低效放置将导致边缘服务器之间的访问延迟过长和工作负载严重不平衡，一些边缘服务器将过载，而另一些边缘服务器则未被充分利用，甚至闲置。因此，边缘服务器的策略布局将显著提高各种移动应用的性能，如边缘服务器的访问延迟。
[0006]有鉴于此，确有必要提出一种边缘服务器选址部署模型及其求解方法，以解决上述问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种边缘服务器选址部署模型，以不但能够减少基站与边缘服务器之间的时延，而且还能减少部署边缘服务器的支出。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了一种边缘服务器选址部署模型，所述边缘服务器选址部署模型包括基站和边缘服务器，定义i表示所述边缘服务器，j表示所述基站，每个所述边缘服务器与一个或多个所述基站连接；建立所述边缘服务器选址部署模型，以使所述边缘服务器与所述基站之间的平均延时与费用支出之和最小，所述边缘服务器选址部署模型如下：
[0009]Minimize:∑
i，j∈N
(t*c
ij
*x
ij
+(1
‑
t)*cost
i
)
ꢀꢀꢀ
(1)
[0010]Subject to∑
i∈N
x
ij
＝1 for each j∈N，
ꢀꢀꢀ
(2)
[0011]x
ij
≤y
i for each i,j∈N，
ꢀꢀꢀ
(3)
[0012]∑
i∈N y
i
＝k，
ꢀꢀꢀ
(4)
[0013]x
ij
∈{0,1},for each i,j∈N，
ꢀꢀꢀ
(5)
[0014]y
i
∈{0,1}for each i,j∈N，
ꢀꢀꢀ
(6)
[0015]其中，y
i
(i∈N)表示所述边缘服务器备选地址被选中，x
i,j
(i,j∈N)表示所述边缘服务器与所述基站相连，c
ij
表示所述边缘服务器与所述基站之间的距离，cost
i
表示每个所述边缘服务器布置费用，t表示权重系数；
[0016]约束条件(2)表示每个基站只能与一个边缘服务器相连；
[0017]约束条件(3)表示若边缘服务器i与基站j相连,则边缘服务器i已被选中；
[0018]约束条件(4)表示选中的边缘服务器的备选点数量为k；
[0019]约束条件(5)、(6)分别表示x
ij
,y
i
为0
‑
1变量。
[0020]作为本专利技术的进一步改进，所述c
ij
的计算公式为：
[0021][0022]其中，l(s
i
)表示所述边缘服务器的位置坐标，l(b
j
)表示所述基站的位置坐标。
[0023]作为本专利技术的进一步改进，所述边缘服务器的级别节点为无向图G＝(V，E)；其中，V表示所述边缘服务器的备选点和所述基站的节点的集合，E表示所述基站与边缘服务器之间的链路。
[0024]作为本专利技术的进一步改进，所述V＝B∪S，其中，B表示所述基站的节点的集合，S表示所述边缘服务器的备选点的集合；b
j
∈B(j∈N
+
)为所述基站的节点，s
i
∈S(i∈N
+
)为所述边缘服务器的备选点。
[0025]本专利技术的目的还在于提供一种边缘服务器选址部署的求解方法，其能够求解出最优解或接近最优解的边缘服务器选址位置。
[0026]为实现上述目的，本专利技术提供了一种边缘服务器选址部署的求解方法，所述求解方法应用于上述边缘服务器选址部署模型，所述求解方法包括如下步骤：
[0027]步骤1，将基站的位置坐标与边缘服务器的位置坐标通过计算公式：转化为基站与边缘服务器的备选点之间的距离；其中，l(s
i
)表示所述边缘服务器的位置坐标，l(b
j
)表示所述基站的位置坐标，b
j
∈B(j＝1,2,...,m)为所述基站的节点，s
i
∈S(i＝1,2,...,n)为所述边缘服务器的备选点；
[0028]步骤2，设置遗传算法参数；所述遗传算法参数包括初始化种群规模、每个个体的基因数、基因交叉概率、基因变异概率以及最大迭代次数；
[0029]步骤3，对边缘服务器的备选点进行编码；
[0030]步骤4，初始化种群，从边缘服务器备选点中选取k个作为其中一个个体的基因；
[0031]步骤5，进行指定次数迭代进化；
[0032]步骤6，计算每个个体的平均时延与费用成本；
[0033]步骤7，计算适应度：取平均时延和费用成本的倒数；所述适应度为衡量个体优劣
的尺度，根据所述适应度决定个体繁殖的数量、或者决定是否消亡；
[0034]步骤8，采用轮盘赌方式选择幸存个体；
[0035]步骤9，随机交叉变异；
[0036]步骤10，随机变异运算：随机选取变异个体，随机选择染色体变异；
[0037]步骤11，转向个体评价，开始新一轮循环：转本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘服务器选址部署模型，其特征在于：所述边缘服务器选址部署模型包括基站和边缘服务器，定义i表示所述边缘服务器，j表示所述基站，每个所述边缘服务器与一个或多个所述基站连接；建立所述边缘服务器选址部署模型，以使所述边缘服务器与所述基站之间的平均延时与费用支出之和最小，所述边缘服务器选址部署模型如下：Minimize:∑
i，j∈N
(t*c
ij
*x
ij
+(1
‑
t)*cost
i
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)Subject to ∑
i∈N
x
ij
＝1 for each j∈N，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)x
ij
≤y
i for each i,j∈N，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)∑
i∈N
y
i
＝k，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)x
ij
∈{0,1}，for each i，j∈N，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)y
i
∈{0,1}for each i,j∈N，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)其中，y
i
(i∈N)表示所述边缘服务器备选地址被选中，x
i，j
(i，j∈N)表示所述边缘服务器与所述基站相连，c
ij
表示所述边缘服务器与所述基站之间的距离，cost
i
表示每个所述边缘服务器布置费用，t表示权重系数；约束条件(2)表示每个基站只能与一个边缘服务器相连；约束条件(3)表示若边缘服务器i与基站j相连,则边缘服务器i已被选中；约束条件(4)表示选中的边缘服务器的备选点数量为k；约束条件(5)、(6)分别表示x
ij
,y
i
为0
‑
1变量。2.根据权利要求1所述的边缘服务器选址部署模型，其特征在于：所述c
ij
的计算公式为：其中，l(s
i
)表示所述边缘服务器的位置坐标，l(b
j
)表示所述基站的位置坐标。3.根据权利要求2所述的边缘服务器选址部署模型，其特征在于：所述边缘服务器的级别节点为无向图G＝(V，E)；其中，V表示所述边缘服务器的备选点和所述基站的节点的集合，E表示所述基站与边缘服务器之间的链路。4.根据权利要求3所述的边缘服务器选址部署模型，其特征在于：所述V＝B∪S，其中，B表示所述基站的节点的集合，S表示所述边缘服务器的备选点的集合；b
j
∈B(j∈N
+
)为所述基站的节点，s
i
∈S(i∈N
...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁蔚锋，马鸿宇，徐佳，徐力杰，蒋凌云，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：