移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法技术

本发明专利技术涉及一种移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法。首先将MEC服务器负载均衡问题建模为非合作博弈，并引入PDA(Proximal Decomposition Algorithm)正则化方法，得到唯一的纳什均衡解。然后根据所建立的博弈模型，提出分布式的移动边缘计算负载均衡算法。最后通过仿真实验，与本地计算策略、基于服务器容量的任务迁移策略以及基于粒子群遗传算法的任务迁移策略进行对比分析。实验结果表明，本发明专利技术可以有效降低系统响应时间和能量消耗，且执行时间较低，适用于真实场景。适用于真实场景。适用于真实场景。

【技术实现步骤摘要】
移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法


[0001]本专利技术涉及一种移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着5G通信技术和物联网的蓬勃发展，物联网设备被广泛的应用于各种领域，极大的方便了人们的日常生活。然而，由于物联网设备本身的计算能力，存储容量和电池供电的限制，对于各类计算密集型和延迟敏感型的任务，物联网设备通常无法提供足够的计算资源来满足用户低时延、低能耗和高可靠的服务需求。
[0003]移动云计算(Mobile Cloud Computing，MCC)提出可以将物联网设备的任务迁移到数据中心的云服务器上，由云服务器提供海量的计算资源和存储容量，高效地处理物联网设备的任务请求。但是由于移动云计算部署模式限制，基于数据中心的MCC需要通过广域网传输物联网应用与数据。当物联网设备与数据中心距离较远时，数据通信会产生较大的通信时延，仍然无法满足延迟敏感型任务的需求，对用户服务质量(Quality of Service，QoS)产生较大影响。
[0004]移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)是为了解决MCC产生的问题而提出的一种新的计算范式。与传统的MCC不同，MEC中的用户可以将任务卸载到位于网络边缘的服务器上。相较于远程云服务器，MEC服务器与用户的距离更近，用户通过无线网络以较低延迟接入MEC服务器，提升了延迟敏感用户的QoS，同时也减少了发送到云的主干网络的流量。
[0005]目前，如何合理地调度物联网设备卸载的任务，均衡MEC服务器之间的负载，是MEC研究中的一大挑战。通常的做法是物联网设备将自身的任务卸载到最近的MEC服务器上。但是由于MEC服务器的地域分布不均以及物联网设备产生任务的时间分布不均，导致部分MEC服务器的负载较小，而另一部分MEC服务器的负载过大。这会导致物联网设备将任务卸载到负载较大的MEC服务器上时，任务的响应时间可能无法满足任务的延迟需求，导致任务执行失败。因此，需要合理的负载均衡算法，平衡MEC服务器的负载，减少高负载MEC服务器的任务响应时间。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法，将MEC服务器负载均衡问题建模为非合作博弈，并通过分析效用函数凸性和变分不等式，证明了纳什均衡的存在性。然后，引入近端分解正则化方法(Proximal Decomposition Algorithm,PDA)，得到唯一的纳什均衡解。根据所建立的博弈模型，提出分布式的移动边缘计算负载均衡方法，优化MEC服务器的平均响应时间和平均能量消耗。最后，在MEC服务器的平均任务响应时间和平均能量消耗角度对所提出的方法进行评估，并与基于计算能力平均分配算法和粒子群遗传算法进行结果比较。
[0007]为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种移动边缘计算中基于博弈论的多边
缘服务器负载均衡方法，首先将MEC服务器负载均衡问题建模为非合作博弈模型，并引入PDA正则化方法，得到唯一的纳什均衡解；然后根据所建立的博弈模型，提出分布式的移动边缘计算负载均衡算法，优化MEC服务器的平均响应时间和平均能量消耗。
[0008]在本专利技术一实施例中，所述非合作博弈模型建模方式如下：
[0009]1)系统模型
[0010]系统由n台边缘服务器，1台通信服务器和若干物联网设备构成；将边缘服务器定义为N＝{1,2,
…
,n}，这些边缘服务器为附近的物联网设备提供计算服务；分别定义边缘服务器的任务处理能力和计算功率为F＝{f1,f2,
…
,f
n
}和P＝{p1,p2,
…
,p
n
}；每一时刻，边缘服务器都会收到来自不同物联网设备的计算请求，边缘服务器将这些计算请求聚合为一个任务，定义每台边缘服务器的任务到达率为Λ＝{λ1,λ2,
…
,λ
n
}；高负载的边缘服务器通过与通信服务器获取负载信息，将自身的任务部分迁移到相连的低负载边缘服务器上；将边缘服务器间的任务卸载向量定义为
[0011][0012]其中X
i
表示边缘服务器i所负载的任务量，x
i,j
表示由边缘服务器i迁移到边缘服务器j上的任务量；对于x
i,j
，满足以下约束(2a)
‑
(2c)：
[0013]x
i,j
≥0
ꢀꢀ
(2a)
[0014][0015][0016](2a)表示每个任务迁移量应该是大于等于0的，即任务的非负性；(2b)表示边缘服务器自身计算的任务流与迁移的任务流之和应等于接受的任务流，即边缘服务器卸载前后任务量的一致性；(2c)表示边缘服务器自身计算任务与接受其他边缘服务器迁移任务之和应小于边缘服务器自身的计算能力，满足服务的可靠性；
[0017]2)传输模型
[0018]不同边缘服务器之间通过单独信道的无线网络相互连接，信道之间不会互相干扰且保持稳定的传输速率；将边缘间单位任务的传输时间定义为
[0019][0020]其中d
i,j
表示边缘服务器i将单位任务卸载到边缘服务器j上所需的时间，当d
i,j
＞0时，认为边缘服务器i与边缘服务器j相连；并且信道的双向传输速率是相同的，即d
i,j
＝d
j,i
；边缘服务器i将大小为x的任务传输到边缘服务器j所需要的时间表示为
[0021][0022]3)计算模型
[0023]在边缘服务器上，任务的完成时间包括计算过程时延和排队时延两部分组成；假设边缘服务器上任务到达服从泊松分布，基于排队论，将每个边缘服务器建模为一个M/M/1
的排队系统；定义服务器的聚合任务到达率为U＝{u1,u2,
…
,u
n
}，服务器i上任务x的计算时间表示为
[0024][0025]服务器i的任务排队时间表示为
[0026][0027]因此，边缘服务器i本地完成任务x的时间表示为
[0028]T
icomp
(x,u
i
)＝T
iproc
(x)+T
iqueue
(u
i
)
ꢀꢀ
(7)
[0029]当边缘服务器i上的任务全部都在本地计算，边缘服务器i的任务总完成时间为
[0030]T
ilocal
(X
i
,U)＝T
icomp
(x
i,i
,u
i
)
ꢀꢀ
(8)
[0031]当边缘服务器将任务卸载到其他边缘服务器上，边缘服务器i的任务总完成时间为
[0032][0033]4)能耗模型
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法，其特征在于，首先将MEC服务器负载均衡问题建模为非合作博弈模型，并引入PDA正则化方法，得到唯一的纳什均衡解；然后根据所建立的博弈模型，提出分布式的移动边缘计算负载均衡算法，优化MEC服务器的平均响应时间和平均能量消耗。2.根据权利要求1所述的移动边缘计算中基于博弈论的多边缘服务器负载均衡方法，其特征在于，所述非合作博弈模型建模方式如下：1)系统模型系统由n台边缘服务器，1台通信服务器和若干物联网设备构成；将边缘服务器定义为N＝{1,2,
…
,n}，这些边缘服务器为附近的物联网设备提供计算服务；分别定义边缘服务器的任务处理能力和计算功率为F＝{f1,f2,
…
,f
n
}和P＝{p1,p2,
…
,p
n
}；每一时刻，边缘服务器都会收到来自不同物联网设备的计算请求，边缘服务器将这些计算请求聚合为一个任务，定义每台边缘服务器的任务到达率为Λ＝{λ1,λ2,
…
,λ
n
}；高负载的边缘服务器通过与通信服务器获取负载信息，将自身的任务部分迁移到相连的低负载边缘服务器上；将边缘服务器间的任务卸载向量定义为其中X
i
表示边缘服务器i所负载的任务量，x
i,j
表示由边缘服务器i迁移到边缘服务器j上的任务量；对于x
i,j
，满足以下约束(2a)
‑
(2c)：x
i,j
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2a)(2a)(2a)表示每个任务迁移量应该是大于等于0的，即任务的非负性；(2b)表示边缘服务器自身计算的任务流与迁移的任务流之和应等于接受的任务流，即边缘服务器卸载前后任务量的一致性；(2c)表示边缘服务器自身计算任务与接受其他边缘服务器迁移任务之和应小于边缘服务器自身的计算能力，满足服务的可靠性；2)传输模型不同边缘服务器之间通过单独信道的无线网络相互连接，信道之间不会互相干扰且保持稳定的传输速率；将边缘间单位任务的传输时间定义为其中d
i,j
表示边缘服务器i将单位任务卸载到边缘服务器j上所需的时间，当d
i,j
＞0时，认为边缘服务器i与边缘服务器j相连；并且信道的双向传输速率是相同的，即d
i,j
＝d
j,i
；边缘服务器i将大小为x的任务传输到边缘服务器j所需要的时间表示为3)计算模型
在边缘服务器上，任务的完成时间包括计算过程时延和排队时延两部分组成；假设边缘服务器上任务到达服从泊松分布，基于排队论，将每个边缘服务器建模为一个M/M/1的排队系统；定义服务器的聚合任务到达率为U＝{u1,u2,
…
,u
n
}，服务器i上任务x的计算时间表示为服务器i的任务排队时间表示为因此，边缘服务器i本地完成任务x的时间表示为T
icomp
(x,u
i
)＝T
iproc
(x)+T
iqueue
(u
i
)
ꢀꢀꢀꢀ
(7)当边缘服务器i上的任务全部都在本地计算，边缘服务器i的任务总完成时间为T
ilocal
(X
i
,U)＝T
icomp
(x
i,i
,u
i
)
ꢀꢀꢀꢀ
(8)当边缘服务器将任务卸载到其他边缘服务器上，边缘服务器i的任务总完成时间为4)能耗模型当将任务迁移到其他边缘服务器上时，所产生的能耗由任务传输能耗、计算能耗和结果传输能耗三部分组成；由于结果传输能耗较小，忽略不计；边缘服务器所使用的CPU架构和通信传输接口不同，使得边缘服务器...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈星，翁杰，林欣郁，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：