一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法技术

本发明专利技术公开了一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，解决了用户卸载时延过高和系统负载不均衡的问题。将基于动态定价的准入控制引入到边缘协同网络，在保证公平性情况下，最小化用户的成本并且保证服务商的收益。用户到达计算队列缓冲区后，基于动态定价给出服务费用，通过动态定价协调通信和计算之间的耦合关系，保证每个用户不同大小的数据均能在其能允许的最大时延内得到处理。每个服务器存在一个阈值结构，通过正向差分方法求解出最优的阈值结构。计算队列中任务达到最优阈值结构后，由中央控制器协调被拒绝的任务进入其他最优服务器，实现各个服务器之间的负载均衡。通过该方法，可以以低成本解决用户时延和服务器负载不均衡的问题。负载不均衡的问题。负载不均衡的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法


[0001]本专利技术属于边缘计算
，具体涉及一种边缘协同网络最优准入控制方法。

技术介绍

[0002]移动边缘计算(MEC)在计算密集型和延迟敏感型的任务中的应用越来越广泛，例如虚拟现实、在线游戏等。MEC允许用户将这些类型的任务卸载到基站等网络边缘，并对任务迅速处理，将结果返回给用户。由于其服务器距离用户较近，因此具有低时延的优势，可以显著提高通信和计算的效率。但存在一些固有限制，例如资源有限，新到达的任务会由于等待前面任务的完成而产生过高延迟，严重影响用户的服务质量(QoS)。
[0003]准入控制机制是一种通过限制数量来控制整体状态的方式，该机制的实现形式通常是阈值结构或定价。前者考虑的因素直接确定最大数量，超过最大数量后直接拒绝进入系统；后者考虑的是收费机制，避免过多任务进入系统。
[0004]时延是用户服务质量的重要体现之一，在传输阶段和计算阶段均存在一定的时延。传输阶段主要为任务传输时延，与带宽、信道质量等因素有关；计算阶段主要为计算等待时延、计算时延，主要与等待任务的数量以及服务器的处理速度有关。用户产生的时延敏感任务对时延的要求比较高，时延过高会导致用户不愿卸载任务。
[0005]现有工作使用准入控制保证任务的时延时，往往忽略了通信和计算二者的耦合关系，只关注其中的一部分，没有考虑被拒绝任务的处理方法。另外没有考虑到服务提供者的收益，只关注用户的服务质量。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，解决了用户卸载时延过高和系统负载不均衡的问题。将基于动态定价的准入控制引入到边缘协同网络，在保证公平性情况下，最小化用户的成本并且保证服务商的收益。用户到达计算队列缓冲区后，基于动态定价给出服务费用，通过动态定价协调通信和计算之间的耦合关系，保证每个用户不同大小的数据均能在其能允许的最大时延内得到处理。每个服务器存在一个阈值结构，通过正向差分方法求解出最优的阈值结构。计算队列中任务达到最优阈值结构后，由中央控制器协调被拒绝的任务进入其他最优服务器，实现各个服务器之间的负载均衡。通过该方法，可以以低成本解决用户时延和服务器负载不均衡的问题。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
[0008]步骤1：构建边缘协同计算网络；
[0009]步骤2：构建用户任务卸载模型、通信模型、动态定价模型；
[0010]步骤3：使用马尔科夫链对计算队列状态进行建模并且以此构建服务商
‑
收益模型；
[0011]步骤4：使用正向差分方法求解每个服务器的最优阈值；
[0012]步骤5：中央控制器协调被拒绝任务加入条件最优的其他服务器。
[0013]进一步地，所述步骤1具体为：
[0014]构建边缘协同计算网络，系统包括N个用户和Q个基站，所有基站为一个服务商所有，用户与指定基站直接关联；
[0015]用户任务卸载为二进制卸载模型，即任务不进行拆分，只能卸载到边缘服务器或本地处理；第i个用户任务的生成服从参数为λ
i
的泊松分布，由泊松分布的可加性得知到达计算队列缓冲区的任务生成服从参数为的泊松分布。
[0016]进一步地，所述步骤2具体为：
[0017]步骤2
‑
1：用户i与基站j之间的数据传输速率为：
[0018][0019]其中B
i
表示基站j分配给用户i的带宽资源，h
j
表示用户和基站j之间的信道增益，q
j
为用户和基站j之间的传输功率，w为噪声功率；
[0020]则任务的传输时延为：
[0021]步骤2
‑
2：对用户效益产生影响的主要因素为延迟，因此根据延迟的各个方面，得出用户的效益表达式为：
[0022][0023]其中V表示任务完成后，用户可以获得的收益；t为传输延迟，C1为延迟惩罚常系数，C1*t表示用户的通信成本；E[T|n]表示系统中有n个任务时预期的等待时间；p(n)表示队列中已经有n个任务时，该任务需要支付的计算服务的费用；
[0024]考虑每个任务的处理时间为将式(2)重写后为：
[0025][0026]任务完成后最终的效益为非负值；
[0027]步骤2
‑
3：考虑计算队列时延和通信时延，保证式(3)任务完成后最终的效益非负的情况下，最大化服务商的收益：
[0028][0029]进一步地，所述步骤3具体为：
[0030]为捕捉MEC环境的随机性，使用马尔科夫链对任务和服务器的排队状态进行建模；马尔科夫链用于描述状态空间中从一个状态转换到另一个状态的随机过程；使用表示服务器j计算队列中有n个任务的概率，依据马尔科夫链平稳方程，得出：
[0031][0032]其中，在多数具有单个服务器的排队模型中，要求服务速率μ要大于到达速率λ；由于当前模型存在准入控制，到达的任务可能会被拒绝，因此当ρ>1时，系统仍保持稳定，故只对ρ＝1和ρ≠1的情况进行讨论；其中k
j
表示服务器j允许加入计算队列的任务总数。
[0033]单一服务器对计算资源期望值为：
[0034][0035]则对服务商而言，其目标函数为：
[0036][0037]式中，N
j
表示服务器j服务的用户总数，B
i
表示服务商分配给用户i的带宽，B表示服务商拥有的总带宽。
[0038]进一步地，所述步骤4具体为：
[0039]步骤4
‑
1：设置q＝1
‑
ρ，将p(n)的表达式代入到R
j
的表达式(6)中，得到：
[0040][0041]步骤4
‑
2：使用正向差分方法求解最优阈值k
*
；k
*
满足的条件为：
[0042]R(k
*
)
‑
R(k
*
+1)＝0
[0043]当ρ≠1时，
[0044][0045]步骤4
‑
3：对式(9)两边同乘后，两边同时除以ρ
x
*q2后，可得：
[0046][0047]令x
′
＝x+2，则：
[0048][0049]设代入上述等式后，可得
[0050]两边同乘ρ
F(ρ,v)
‑
x
′
，再将x＝x
′‑
2代回后，可得等式：
[0051][0052]为解决上述问题，引入Lambert W函数来进行求解：
[0053][0054]将F(ρ,v)代回后，求得最优阈值k
*
的表达式为：
[0055][0056]函数有两个特定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建边缘协同计算网络；步骤2：构建用户任务卸载模型、通信模型、动态定价模型；步骤3：使用马尔科夫链对计算队列状态进行建模并且以此构建服务商
‑
收益模型；步骤4：使用正向差分方法求解每个服务器的最优阈值；步骤5：中央控制器协调被拒绝任务加入条件最优的其他服务器。2.根据权利要求1所述的一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，其特征在于，所述步骤1具体为：构建边缘协同计算网络，系统包括N个用户和Q个基站，所有基站为一个服务商所有，用户与指定基站直接关联；用户任务卸载为二进制卸载模型，即任务不进行拆分，只能卸载到边缘服务器或本地处理；第i个用户任务的生成服从参数为λ
i
的泊松分布，由泊松分布的可加性得知到达计算队列缓冲区的任务生成服从参数为的泊松分布。3.根据权利要求2所述的一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，其特征在于，所述步骤2具体为：步骤2
‑
1：用户i与基站j之间的数据传输速率为：其中B
i
表示基站j分配给用户i的带宽资源，h
j
表示用户和基站j之间的信道增益，q
j
为用户和基站j之间的传输功率，w为噪声功率；则任务的传输时延为：步骤2
‑
2：对用户效益产生影响的主要因素为延迟，因此根据延迟的各个方面，得出用户的效益表达式为：V
‑
C1*E[T|n]
‑
p(n)
‑
C1*t≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中V表示任务完成后，用户可以获得的收益；t为传输延迟，C1为延迟惩罚常系数，C1*t表示用户的通信成本；E[T|n]表示系统中有n个任务时预期的等待时间；p(n)表示队列中已经有n个任务时，该任务需要支付的计算服务的费用；考虑每个任务的处理时间为将式(2)重写后为：任务完成后最终的效益为非负值；步骤2
‑
3：考虑计算队列时延和通信时延，保证式(3)任务完成后最终的效益非负的情况下，最大化服务商的收益：
4.根据权利要求3所述的一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，其特征在于，所述步骤3具体为：为捕捉MEC环境的随机性，使用马尔科夫链对任务和服务器的排队状态进行建模；马尔科夫链用于描述状态空间中从一个状态转换到另一个状态的随机过程；使用表示服务器j计算队列中有n个任务的概率，依据马尔科夫链平稳方程，得出：其中，在多数具有单个服务器的排队模型中，要求服务速率μ要大于到达速率λ；由于当前模型存在准入控制，到达的任务可能会被拒绝，因此当ρ>1时，系统仍保持稳定，故只对ρ＝1和ρ≠1的情况进行讨论；其中k
j
表示服务器j允许加入计算队列的任务总数；单一服务器对计算资源期望值为：则对服务商而言，其目标函数为：则对服务商而言，其目标函数为：则对服务商而言，其目标函数为：式中，N
j
表示服务器j服务的用户总数，B
i
表示服务商分配给用户i的带宽，B表示服务商拥有的总带宽。5.根据权利要求4所述的一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，其特征在于，所述步骤4具体为：步骤4
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，任静，於志文，郭斌，程荣昌，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：