随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法组成比例

本发明专利技术随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法研究了在一定时间内，在能量因果(硬)约束、能量饱和(软)约束和任务可执行性(硬)约束下，实现凸递增函数系统效用最大化的离线一维资源分配问题。基于在能量因果关系(因果性硬约束)、能量饱和(饱和性软约束)下，最大化系统效用的分配策略，额外考虑在可执行的硬约束条件下的能量分配问题，提出减少迭代次数的分配方案。根据可执行约束直接分配能量到原来讨论的时隙中，而不需要迭代计算与不断检查额外的浪费能量。本发明专利技术提高了在因果性硬约束，饱和性软约束和可执行性硬约束下最大化递增凸函数系统效用的能量分配效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法


[0001]本专利技术涉及一种算法，可用于能量采集系统任务的资源分配。该算法可以在随机能量到达条件下，最大化单调递增凸函数效用函数的系统效用，实现一维度的最优能量分配。

技术介绍

[0002]近年来，能量收集系统在通信系统、可穿戴或可植入设备、结构健康监测系统、无线传感器网络和车辆区域网络等领域受到广泛关注。例如，EH 设备可以作为车辆边缘计算网络中的道路侧单元(Road Side Unit，RSU)，完成车辆安全预警、车辆调度、车辆控制和人工信息服务等任务。其它应用的实例在雾计算场景，EH设备可以作为人工服务器或雾节点，收集、存储、处理数据并转发到网络边缘(物联网网关)。能量收集系统可执行各种任务，包括传感、传输、诊断、治疗和预防疾病的特定功能、工业过程机监测和控制功能、车辆安全预警、监测、控制功能、信息服务、智能交通等。收集的能量可用于补充物联网节点的电池，可来自自然资源(如太阳能)和人工资源。因此，研究能量随机达到且能量可以在时隙之间因果流动情况下考虑能量在各个时隙的分配问题，对于提高系统性能具有重要意义，可以最大限度地利用能量，达到系统最大效用。
[0003]本专利技术在仅考虑能量饱和软约束与能量因果性硬约束的一维度能量分配方法的基础上，当考虑有最大可分配能量限制条件时候，利用一些提出的定理和引理，证明可以用较快捷的方法实现能量分配，不必在频繁的迭代计算，大大提高了计算效率。
[0004]本专利技术与现有技术相比的优点在于：在仅考虑能量饱和软约束与能量因果性硬约束的一维度能量分配方法的基础上，当考虑有最大可分配能量限制条件时候，实现快捷的能量分配，提高计算效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决的技术问题是：在现有策略的基础上，提出了利用KKT方法对能量采集的系统的能量优化分配方法，比隧道策略可以达到更大的系统效用；
[0006]本专利技术技术解决方案的特点在于包括下列步骤：
[0007]一、首先提出了能量收集模型，并给出能量收集问题的三个约束性条件分别是因果硬约束，饱和性软约束和可执行性硬约束，并定义了目标函数，最终将值最大化；
[0008]二、将问题分成两步解决，分为在因果硬约束和饱和软约束下的解决方案和在因果性硬约束，饱和性软约束和可执行性硬约束下的解决方案；
[0009]三、首先只考虑在因果性硬约束和饱和性软约束下，将能量分配至时隙的问题。可以采用几何规划的隧道策略(Tunnel Policy)、或者EffectiveEncountering Bound Policy方法。
[0010]四、然后在因果性硬约束，饱和性软约束和可执行性硬约束下考虑问题，在第三步
骤的基础上，由于每个时隙加入限制p
s
≤p
opt
，当分配能量大于p
opt
时需要减少分配所消耗能量，我们证明得出把p
s
下降到p
opt
是最合适的，为此我们分四种情况给出证明。
[0011]在随机能量到达条件下最大化单调递增凸函数的系统效用，并考虑因果性硬约束，饱和性软约束和可执行性硬约束下的一维分配算法(ODAA
‑
可执行性硬约束)，包含以下步骤：
[0012]1)先不考虑可执行约束，仅在能量因果约束和能量饱和约束下，如果按照某种分配方案分配p1＝p[l1]，其中l1是从0开始的分配为p1的最大的时隙，而且这个时隙后的分配能量大于p1；
[0013]接下来在考虑可执行硬约束分2种情况，分别进行处理：
[0014]①
如果p1＞p
opt
，在第一个常数隧道中从时隙1到时隙s分配p
a
＝p
opt
的能量，其中s＝l1，n1＝l1；如果还有时隙未分配能量，返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作，n ＝1，2，
…
，n
max
′
，n
max
′
＝n
max
‑
i1；
[0015]如果新的分配线在某时隙k1触及到下界，那么，那么，否则
[0016]②
否则，在第一个常数隧道中从时隙1到时隙s分配p
a
＝p1的能量，其中s＝l1，n1＝l1；如果还有时隙未分配能量，返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作，；如果还有时隙未分配能量，返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作，n＝1，2，
…
，n
max
′
，n
max
′
＝n
max
‑
i1；
[0017]2)否则，先不考虑可执行约束，仅在能量因果约束和能量饱和约束下，按照某种分配方案分配p2＝p[l2]，其中l2从0开始的分配为p2的最大的时隙，而且这个时隙后的分配能量小于p2；接下来考虑可执行性硬约束下分为2种情况分别处理；
[0018]①
如果p2＞p
opt
，在第一个常数隧道中从时隙1到时隙s分配p
a
＝p
opt
的能量，其中s＝l2，n1＝l2；如果还有时隙未分配能量，返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作，E0′
＝E
max
，，n＝1，2，
…
，n
max
′
，n
max
′
＝n
max
‑
i1；
[0019]②
否则在第一个常数隧道中从时隙1到时隙s分配p
a
＝p2的能量，其中s＝l2，n1＝l2；如果还有时隙未分配能量，返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作，E0′
＝E
max
，，n＝1，2，
…
，n
max
′
，n
max
′
＝n
max
‑
i1。
[0020]本专利技术的原理是：在仅考虑能量饱和软约束与能量因果性硬约束的一维度能量分配方法的基础上，当考虑有最大可分配能量限制条件时候，利用一些提出的定理和引理，证明可以用较快捷的方法实现能量分配，不必在频繁的迭代计算，大大提高了计算效率。
[0021]本专利技术与现有技术相比的优点在于：在仅考虑能量饱和软约束与能量因果性硬约束的一维度能量分配方法的基础上，当考虑有最大可分配能量限制条件时候，实现快捷的能量分配，提高计算效率。
附图说明
[0022]图1为本专利技术时隙能量到达模型。
[0023]图2为本专利技术在能量隧道中的对于能量的分配策略
[0024]图3和图4为本专利技术在可行性约束下对于能量消耗做出调整后的不同情况
[0025]图5为定理4证明的两种情况
具体实施方式
[0026]我们考虑一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.在考虑因果性约束，饱和性约束和可执行性约束下，一种随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法，其特征在于包含以下步骤：先对于符号进行必要的解释。假设初始有E0单位的能量，E
max
是电池容量；E
k
是各个时隙吸收的能量，在每个时隙末测量出来的，k是时隙编号，k＝1，...，N+1；P[n]＝[p
max
[n].p0[n]]＝{p|p
max
[n]≤p≤p0[n]}，[n]}，其中，n是时隙编号；n
ub
是使用已有几何规划方法进行计算，在能量分配隧道中，可以有分配解的最大时隙；u
s
是对应于时隙s的饱和性约束的Lagrangian乘子，λ
s
是对应于时隙s的因果性约束的Lagrangian乘子；l
u1
是第1次碰上沿的时隙编号，l
u2
是第2次碰上沿的时隙编号，以此类推；1)先不考虑可执行约束，仅在能量因果约束和能量饱和约束下，如果按照某种分配方案分配p1＝p[l1]，其中l1是从0开始的分配为p1的最大的时隙，而且这个时隙后的分配能量大于p1；接下来在考虑可执行硬约束分2种情况，分别进行处理：2)否则，先不考虑可执行约束，仅在能量因果约束和能量饱和约束下，按照某种分配方案分配p2＝p[l2]，其中l2从0开始的分配为p2的最大的时隙，而且这个时隙后的分配能量小于p2；接下来考虑可执行性硬约束下分为2种情况分别处理。2.根据权利要求1所述一种随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法，其特征在于：所述步骤1)中，考虑可执行硬约束分2 种情况处理，其处理方法包含以下步骤：
①
如果p1＞p
opt
，在第一个常数隧道中从时隙1到时隙s分配p
a
＝p
opt
的能量，其中s＝l1，n1＝l1；如果还有时隙未分配能量，返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作，n＝1，2，
…...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚彦鑫，沈强，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：