基于信念传播的分布式约束优化求解方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了基于信念传播的分布式约束优化求解方法及系统，应用于计算资源的调度，该方法包括：基于各个用户设备的计算任务信息以及各边缘服务器的资源情况，构建基于节点贡献度优先的伪树通信结构；根据伪树通信结构，基于信念传播的分布式抽取框架，得到各计算任务的最佳分配方案；本发明专利技术提出的方法，节点可根据其状态确定信念传播的方向，缓解信念传播在有环因子图上的重复计算，并通过迭代的方式改变节点的状态，能够适应环境的动态变化，合理分配计算资源，实现任务的最佳分配，从而从根源上解决了现有的Decimation Max‑Sum方法在实现边缘网络的计算资源调度时，依赖初始变量选择顺序和策略，无法适应动态环境，无法获得任务最佳分配方案的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机领域，具体涉及一种基于信念传播的分布式约束优化求解方法及系统，用于计算资源的调度。

技术介绍

1、多智能体系统(multi-agent systems，mas)是由多个独立的智能体组成的系统，这些智能体可以自主地决策、执行动作，并与环境及其他智能体进行交互。每个智能体都有自己的目标、知识和能力，可以通过通信、协作或竞争来实现个体或共同的目标。分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problems,dcop)是多智能体系统协作问题的重要抽象。在dcop中，每个代理都持有一部分变量，每个变量都有自己的值域，并且这些变量之间受到一组约束的限制，这种约束可以表示为约束代价函数。代理之间的目标是为所有的变量赋予一个合适的值，以最大化或最小化全局代价函数。

2、在解决dcop问题的诸多算法中，基于信念传播的近似推理算法是一类重要的非完备算法。max-sum算法便是信念传播第一次应用在求解dcop问题上的近似推理算法。max-sum算法基于广义分配律(generalized distr本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于信念传播的分布式约束优化求解方法，应用于计算资源的调度，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询消息QueryMessage具体为：信念传播过程中，用户设备向边缘服务器发送的查询消息，包含用户设备的信念值，具体计算公式如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应消息ResponseMessage具体为：信念传播过程中，边缘服务器向用户设备发送的响应消息，包含了在当前信念和本地负载函数下，对于目标用户设备任务状态的每一个取值所对应的负载量；具体计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于信念传播的分布式约束优化求解方法，应用于计算资源的调度，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询消息querymessage具体为：信念传播过程中，用户设备向边缘服务器发送的查询消息，包含用户设备的信念值，具体计算公式如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应消息responsemessage具体为：信念传播过程中，边缘服务器向用户设备发送的响应消息，包含了在当前信念和本地负载函数下，对于目标用户设备任务状态的每一个取值所对应的负载量；具体计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ask消息具体为：在decimation阶段，所有父节点为decimation状态的节点被称为候选节点，候选节点在该阶段向父节点发送ask消息，询问父节点自己是否可以进入decimation状态；ask消息有两种类型，若候选节点的所有伪父节点都处于run状态，ask消息包含当前节点的节点贡献度ci，若候选节点的任意伪父节点状态为decimation，ask消息包含当前节点的处于decimation状态的伪父节点的节点贡献度之和减去本节点的节点贡献度，即

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述response消息由父节点发送给孩子节点，若孩子节点可以进入decimation状态，消息为true，否...

【专利技术属性】
技术研发人员：张程，戴怡君，陈自郁，张鸿宇，古平，刘慧君，周明强，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：