【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及边缘计算领域，具体为一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法。
技术介绍
0、
技术介绍
1、在边缘协作的大背景下，资源分布在分散的边缘节点上，用户无法准确地获取每个边缘节点的资源状态和可用性，边缘协同环境中的资源调度是优化资源利用率和满足用户需求的关键。其中一种处理方法是基于云边协同的处理模式，考虑任务特性、网络条件和资源可用性，以实现高效的资源利用，云边协同的处理方案仍然需要上传大量数据到云端，现有研究没有充分发挥边缘协作的优势，导致延迟较大。
2、数字孪生(digital twin，dt)引入边缘计算是一种有前途的解决方案。通过数字孪生模型搭建边缘资源之间的桥梁，基于数字孪生模型，捕捉动态资源可用性和工作负载。然而，这些解决方案主要通过把数据传输到一个边缘节点上建立数字孪生模型，造成传输时延较大，模型更新时间也较大。
3、针对以上问题，设计了一种基于边缘协同的数据孪生网络建立方法，综合考虑了边缘服务器存储、计算、带宽的限制，首先在边缘节点上训练本地数字孪生模型，再通过联邦学习的方式把参数传送给中心边缘节点，只传递参数不传递数据的方式大大降低传输到中心边缘节点的时延。基于建立的数据孪生网络，提出了一种扩展dijkstra最短路径算法，可以寻找到用户到资源最短的时延，进一步减小整个的服务时延。
技术实现思路
0、
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，第一步是建立数字孪生
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方法如下：
3、一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，所述方法包括一种基于边缘协同的数据孪生网络、数字孪生的协作边缘请求调度框架，所述数据孪生网络包括用户、边缘节点、dt模型和中心节点，所述的dt模型为本地数字模型，所述的用户发送请求到边缘节点，边缘节点基于缓存资源训练dt模型，通过联邦学习方式，在中心节点建立全局数字孪生模型，然后基于该全局数字孪生模型，边缘节点返回资源到用户；其中，本地dt模型的数据量少，单个边缘节点资源数量有限，所以生成的决策树的分支较少，所有本地dt模型通过参数聚合成一个全局数字孪生模型，所以全局数字孪生模型决策树的分支更多；其中，边缘节点可以联合一起建立数字孪生模型，提高数据孪生模型建立效率。
4、所述的数字孪生的协作边缘请求调度框架包括物理层和边缘服务群，所述的物理层有很多用户和任务，所述的边缘服务群有很多资源。所述的物理层通过全局数字孪生模型网络捕捉边缘服务群的动态资源可用性和工作负载，所述的数字孪生的协作边缘请求调度框架，通过全局数字孪生模型，搭建物理层与边缘服务群资源之间的桥梁，通过基于数字孪生的协作边缘请求调度方法获取用户需要的资源。
5、所述的基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，从创建一个空集开始，用于存储最短路径，对于每个用户请求，初始化dijkstra算法，以找到从源顶点用户请求到网络中所有其他顶点边缘资源的最短路径，计算选择该路径的服务延迟tsercice，并对所有服务延迟排序，选择服务延迟最小的调度路径。最后输出n条最短路径的集合，每条路径的服务延迟tsercice。然后基于随机森林算法，初始化每个边缘节点的本地孪生模型，计算模型准确率accglobal，对于每次迭代，基于本地数据训练数字孪生模型，把训练参数传送给中心边缘节点，然后，计算中心节点更新后的模型准确率accupdate。当|accglobal-accupdate|<δ时，则更新中心节点的数字孪生模型，通过反复迭代，输出全局数字孪生模型。
6、进一步地，一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，所述的方法包含一种扩展dijkstra最短路径算法，所述的一种扩展dijkstra最短路径算法，可以寻找到用户到待资源最短的最短时延，进一步减小整个的服务时延，该算法包括以下步骤：
7、1)基于邻接矩阵表示边缘节点之间的网络拓扑结构，设定起点集合为每一个边缘节点，创建一个空的路径集合，用于存储最短路径；
8、2)对于每一个边缘节点，创建一个空的优先队列q，初始化距离数组dist，将其与其他所有边缘节点的距离设置为无穷大，将其与源顶点source的距离dist[source]设置为0，将源顶点source插入优先队列q；
9、3)当q不为空时，从优先队列q中取出距离最小的边缘节点u，当边缘节点u已经被标记为已访问，则跳过当前循环，标记边缘节点u为已访问，对于边缘节点u的每个邻居节点v，计算从源顶点source到边缘节点v经过节点u的距离new_dist；
10、4)当new_dist小于dist[v]时，更新dist[v]为new_dist，将边缘节点v插入优先队列q，返回dist数组作为最短距离数组，得到一条最短路径，根据网络实时状态，计算选择该最短路径的服务延迟tsercice，选择延迟最小的边缘节点进行服务。
11、进一步地，所述的全局数字孪生模型的建立包括以下步骤：
12、1)本地dt模型训练阶段：在每个本地节点上，使用本地数据集训练数字孪生模型，训练过程中，使用随机森林算法基于决策树结构构建数字孪生模型的每个分支；
13、2)本地dt模型参数提取：在每个本地节点上，提取训练后的数字孪生模型的参数，这些参数包括随机森林中每个决策树的结构和权重；
14、3)中心节点聚合阶段：将各个本地节点的数字孪生模型参数发送到中心节点，在中心节点上，聚合收到的模型参数，这可以通过平均操作来完成，即将所有模型参数相加后除以节点数量；
15、4)生成全局数字孪生模型：使用中心节点聚合后的模型参数，构建一个全局的数字孪生模型，这个全局模型将集成了所有边缘节点资源的信息。
16、本专利技术的优点：综合考虑了边缘服务器存储、计算、带宽的限制，更符合实际场景，引入数字孪生技术，在边缘搭建边缘资源之间的桥梁，采用边缘联合建立数字孪生的方式，可以提高数据孪生模型建立效率。
17、本专利技术提出一种基于边缘协同的数据孪生网络建立方法，综合考虑了边缘服务器存储、计算、带宽的限制，首先在边缘节点上训练本地数字孪生模型，再通过联邦学习的方式把参数传送给中心边缘节点，只本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述方法包括一种基于边缘协同的数据孪生网络和数字孪生的协作边缘请求调度框架，所述数据孪生网络包括用户、边缘节点、DT模型和中心节点，所述的DT模型为本地数字模型，所述的用户发送请求到边缘节点，边缘节点基于缓存资源训练DT模型，通过联邦学习方式，在中心节点建立全局数字孪生模型，然后边缘节点基于该全局数字孪生模型返回资源到用户，所述的数字孪生的协作边缘请求调度框架包括物理层和边缘服务群，所述的物理层通过全局数字孪生模型网络捕捉边缘服务群的动态资源可用性和工作负载，通过基于数字孪生的协作边缘请求调度方法获取用户需要的资源。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的全局数字孪生模型的建立包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，所述的方法包含一种扩展Dijkstra最短路径算法，所述的一种扩展Dijkstra最短路径算法，可以寻找到用户到待资源最短的最短时延，进一步减小整个的服务时延。
4.根据权利要求3所述的一种基于
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，从创建一个空集开始，用于存储最短路径，对于每个用户请求，初始化Dijkstra算法，以找到从源顶点用户请求到网络中所有其他顶点边缘资源的最短路径，计算选择该路径的服务延迟Tsercice，并对所有服务延迟排序，选择服务延迟最小的调度路径。最后输出n条最短路径的集合，每条路径的服务延迟Tsercice。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，基于随机森林算法初始化每个边缘节点的本地孪生模型，计算模型准确率accglobal，对于每次迭代，基于本地数据训练数字孪生模型，把训练参数传送给中心边缘节点，然后，计算中心节点更新后的模型准确率accupdate。
7.根据权利要求6所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：当|accglobal-accupdate|<δ时，则更新中心节点的数字孪生模型，通过反复迭代，输出全局数字孪生模型。
8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的边缘节点通过全局数据模型返回资源到用户时候，只传递参数不传递数据。
9.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的DT模型数据量少于全局数据孪生模型，所有DT模型通过参数聚合成一个全局数字孪生模型。
10.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的边缘节点通过联合建立数字孪生的方式提高数据孪生模型建立效率。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述方法包括一种基于边缘协同的数据孪生网络和数字孪生的协作边缘请求调度框架，所述数据孪生网络包括用户、边缘节点、dt模型和中心节点，所述的dt模型为本地数字模型，所述的用户发送请求到边缘节点，边缘节点基于缓存资源训练dt模型，通过联邦学习方式，在中心节点建立全局数字孪生模型，然后边缘节点基于该全局数字孪生模型返回资源到用户，所述的数字孪生的协作边缘请求调度框架包括物理层和边缘服务群，所述的物理层通过全局数字孪生模型网络捕捉边缘服务群的动态资源可用性和工作负载，通过基于数字孪生的协作边缘请求调度方法获取用户需要的资源。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的全局数字孪生模型的建立包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，所述的方法包含一种扩展dijkstra最短路径算法，所述的一种扩展dijkstra最短路径算法，可以寻找到用户到待资源最短的最短时延，进一步减小整个的服务时延。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的一种扩展dijkstra最短路径算法包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，其特征在于：所述的基于数字孪生的协作边缘请求调度方法，从创建一个空集开始，用于存储最短路径，对于每个用户请求，初始化dijk...
【专利技术属性】
技术研发人员：王田，梁玉珠，王文华，曾建电，
申请(专利权)人：北京师范大学珠海校区，
类型：发明
国别省市：
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