CN109714797B - 一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法 - Google Patents

一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法 Download PDF

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CN109714797B CN201910119559.9A CN201910119559A CN109714797B CN 109714797 B CN109714797 B CN 109714797B CN 201910119559 A CN201910119559 A CN 201910119559A CN 109714797 B CN109714797 B CN 109714797B
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Abstract

本发明提出了一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,包括以下步骤:步骤1,对于所有的用户i=1,...,N,依次为每个用户i的所有任务k=1,...,Ki构建其喜爱列表。对于每个用户i以及用户i上的每个任务k,计算其对每个移动边缘计算服务器j的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权vi,k,j,并按照vi,k,j值的大小将用户i的任务k对M个移动边缘计算服务器的出价进行降序排序,并构成用户i的任务k的喜爱列表
Figure DDA0001971381840000011
其中,
Figure DDA0001971381840000012
在考虑不同用户任务的服务质量需求基础上,以最大化移动边缘计算服务器运营商的利益为目标,利用拍卖理论有效的分配了移动边缘计算服务器上的计算资源和通信资源。

Description

一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法
技术领域
本发明涉及一种资源分配方法,具体的说是一种基于拍卖理论的资源分配方法,属于移动边缘计算领域。
背景技术
近年来,在物联网技术和5G通信愿景的共同推动下,移动通信领域发生了巨大的变化,移动设备(如智能手机和物联网设备)空前增长,诸如交互式游戏和图像识别等越来越复杂,计算密集型的应用程序正在移动设备上运行。然而,在移动设备上运行这些计算密集型的应用程序受到其有限计算资源和电池容量的限制。
移动边缘计算是一种新的计算模式,可以有效解决上述问题,其通过把计算和存储资源放到网络边缘,为资源受限的移动设备提供计算支持。因为移动边缘计算服务器靠近用户终端,并且其相对于用户终端而言有着丰富的计算资源,因此移动边缘计算服务器可以为其服务范围内的用户终端提供计算服务。但是采用这种资源分配方法并没有考虑到移动设备和移动边缘计算服务器属于不同运营商的情况,此时移动边缘计算服务器没有义务为移动设备提供计算服务。因此,如何设计一种有效的激励方法来鼓励移动边缘计算服务器为移动设备提供计算服务,并在保证移动用户服务质量需求的基础上最大化系统效率是关键的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是不能兼顾用户卸载计算任务的需求和激励不同的移动边缘计算服务器运营商为用户服务,为克服现有技术的不足而提供一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法。
本发明提供一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,包括以下步骤:
步骤1,对于所有的用户i=1,...,N,依次为每个用户i的所有任务k=1,...,Ki构建其喜爱列表,对于每个用户i以及用户i上的每个任务k,计算其对每个移动边缘计算服务器j的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权vi,k,j,并按照vi,k,j值的大小将用户i的任务k对M个移动边缘计算服务器的出价进行降序排序,并构成用户i的任务k的喜爱列表
Figure GDA0001996286870000021
其中,
Figure GDA0001996286870000022
步骤2,每个用户提交每个任务喜爱列表中的第一个出价向量
Figure GDA0001996286870000023
给拍卖者;移动边缘计算服务器运营商向拍卖者提交其单位计算资源和单位通信资源的要价A以及其可用的计算资源数目Rd和可用通信资源数目Rc
步骤3,拍卖者接收到用户提交的出价向量、移动边缘计算服务器运营商提交的要价A 以及其可用的计算资源数目Rd和可用通信资源数目Rc后,根据资源分配算法,分别确定每个移动边缘计算服务器接受的临时任务,其中所有的移动边缘计算服务器j=1,...,M;
步骤4,拍卖者向集合list_ref_j中的所有的用户下发失败信息。当这些用户接收到用户任务失败信息后,其会从该用户任务的喜爱列表中挑选下一个出价向量提交给拍卖者;
步骤5,拍卖者接收到用户的进一步任务请求,则对所有的接收到用户任务请求的移动边缘计算服务器执行操作;
步骤6,拍卖者没有接收到用户的进一步任务请求,则任务结束。
进一步的,所述步骤3中,资源分配算法具体内容如下:
步骤3.1,初始化移动边缘计算服务器j当前接受的任务列表集合list_cad_j 为空;
步骤3.2,从向量组B'j中筛选出单位计算资源出价和单位通信资源出价都符合移动边缘计算服务器运营商要价的用户的任务出价,并构成候选向量组
Figure GDA0001996286870000024
Figure GDA0001996286870000025
步骤3.3,依次判断候选向量组
Figure GDA0001996286870000026
中每个任务的出价向量
Figure GDA0001996286870000027
如果移动边缘计算服务器j能同时满足任务
Figure GDA0001996286870000028
的对计算资源和通信资源的需求,则移动边缘计算服务器j分配资源给该任务,将该用户任务添加到集合 list_cad_j中并根据公式
Figure GDA0001996286870000029
更新移动边缘计算服务器j可用的计算资源和通信资源数目;反之则拒绝用户任务请求
Figure GDA00019962868700000210
并将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中。令L=|list_cad_j|,表示移动边缘计算服务器j当前接受的用户任务总数目。
进一步的,所述步骤5中执行操作的具体内容如下:
步骤5.1,根据用户向拍卖者提交的出价向量,初始化移动边缘计算服务器 j接收到的用户任务请求集合Tj
步骤5.2,按照步骤3.2和3.3将集合Tj中的用户任务出价向量进行排序和筛选,构成候选向量组
Figure GDA0001996286870000031
步骤5.3,对于候选向量组
Figure GDA0001996286870000032
中的所有用户任务请求
Figure GDA0001996286870000033
判断移动边缘计算服务器j是否接受用户任务请求
Figure GDA0001996286870000034
进一步的,所述步骤5.3的具体内容如下:
步骤5.3.1,初始化count=0,sum_d=0,sum_c=0;
步骤5.3.2,移动边缘计算服务器j能同时满足用户任务请求
Figure GDA0001996286870000035
的计算资源和通信资源的需求,则移动边缘计算服务器j给该用户任务分配资源,将该用户任务添加到集合list_cad_j中,根据公式
Figure GDA0001996286870000036
更新移动边缘计算服务器j当前可用的计算资源和通信资源数目,并返回步骤5.3.1;
步骤5.3.3,用户任务请求
Figure GDA0001996286870000037
的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权值
Figure GDA0001996286870000038
比集合list_cad_j中第L-count个用户任务单位计算和通信资源出价的加权值
Figure GDA0001996286870000039
高,则根据公式
Figure GDA00019962868700000310
Figure GDA00019962868700000311
更新当前被挤掉的计算资源和通信资源总数目;
步骤5.3.4,用户任务请求
Figure GDA00019962868700000312
需要的计算资源数目小于等于sum_d并且需要的通信资源数目小于等于sum_c,则接受用户请求
Figure GDA00019962868700000313
将该用户任务添加到集合list_cad_j,根据公式
Figure GDA00019962868700000314
更新移动边缘计算服务器j可用的计算资源和通信资源数目,删除list_cad_j中从第L到第L-count个用户任务,将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中,更新 L=L-count-1,并返回步骤5.3.1接着处理向量组
Figure GDA00019962868700000315
中下一个用户任务请求。
进一步的,所述步骤5.3.2中,移动边缘计算服务器j不能同时满足用户任务请求
Figure GDA0001996286870000041
的计算资源和通信资源的需求,则执行步骤5.3.3。
进一步的,所述步骤5.3.3中,用户任务请求
Figure GDA0001996286870000042
的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权值
Figure GDA0001996286870000043
比集合list_cad_j中第L-count个用户任务单位计算和通信资源出价的加权值
Figure GDA0001996286870000044
低,则拒绝用户任务请求
Figure GDA0001996286870000045
将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中,并返回步骤5.3.1,接着处理向量组
Figure GDA0001996286870000046
中下一个用户任务请求。
进一步的,所述步骤5.3.4中,不满足用户任务请求
Figure GDA0001996286870000047
需要的计算资源数目小于等于sum_d并且需要的通信资源数目小于等于sum_c,则更新 count=count+1,并执行步骤5.3.3。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:用户作为买方向拍卖者提交其对不同移动边缘计算服务器的出价向量,出价向量包括单位计算资源和单位通信资源的出价以及这两种资源的需求数目。移动边缘计算服务器运营商作为卖方向拍卖者提交其单位计算资源和单位通信资源的要价以及可用计算资源和可用通信资源的数目,拍卖者根据用户提交的出价向量和移动边缘计算服务器的要价以及移动边缘计算服务器的剩余资源状况进行资源分配。在考虑不同用户任务的服务质量需求基础上,以最大化移动边缘计算服务器运营商的利益为目标,利用拍卖理论有效的分配了移动边缘计算服务器上的计算资源和通信资源。
附图说明
图1为本发明的整体流程图。
图2为本发明的步骤3的具体流程图。
图3为本发明的步骤5的具体流程图。
图4为本发明所述移动边缘网络模型图。
具体实施方式
下面结合附图1-4对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
本实施例提出了一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,包括以下步骤:
步骤1,对于所有的用户i=1,...,N,依次为每个用户i的所有任务k=1,...,Ki构建其喜爱列表。对于每个用户i以及用户i上的每个任务k,计算其对每个移动边缘计算服务器j的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权vi,k,j,并按照vi,k,j值的大小将用户i的任务k对M个移动边缘计算服务器的出价进行降序排序,并构成用户i的任务k的喜爱列表
Figure GDA0001996286870000051
其中,
Figure GDA0001996286870000052
步骤2,每个用户提交每个任务喜爱列表中的第一个出价向量
Figure GDA0001996286870000053
给拍卖者;移动边缘计算服务器运营商向拍卖者提交其单位计算资源和单位通信资源的要价A以及其可用的计算资源数目Rd和可用通信资源数目Rc
步骤3,拍卖者接收到用户提交的出价向量、移动边缘计算服务器运营商提交的要价A以及其可用的计算资源数目Rd和可用通信资源数目Rc后,根据资源分配算法,分别确定每个移动边缘计算服务器接受的临时任务,其中所有的移动边缘计算服务器j=1,...,M;资源分配算法具体内容如下:
步骤3.1,初始化移动边缘计算服务器j当前接受的任务列表集合list_cad_j 为空;
步骤3.2,从向量组B'j中筛选出单位计算资源出价和单位通信资源出价都符合移动边缘计算服务器运营商要价的用户的任务出价,并构成候选向量组
Figure GDA0001996286870000054
Figure GDA0001996286870000055
步骤3.3,依次判断候选向量组
Figure GDA0001996286870000056
中每个任务的出价向量
Figure GDA0001996286870000057
如果移动边缘计算服务器j能同时满足任务
Figure GDA0001996286870000058
的对计算资源和通信资源的需求,则移动边缘计算服务器j分配资源给该任务,将该用户任务添加到集合 list_cad_j中并根据公式
Figure GDA0001996286870000059
更新移动边缘计算服务器j可用的计算资源和通信资源数目;反之则拒绝用户任务请求
Figure GDA0001996286870000061
并将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中。令L=|list_cad_j|,表示移动边缘计算服务器j当前接受的用户任务总数目。
步骤4,拍卖者向集合list_ref_j中的所有的用户下发失败信息。当这些用户接收到用户任务失败信息后,其会从该用户任务的喜爱列表中挑选下一个出价向量提交给拍卖者;
步骤5,拍卖者接收到用户的进一步任务请求,则对所有的接收到用户任务请求的移动边缘计算服务器执行操作;
步骤5.1,根据用户向拍卖者提交的出价向量,初始化移动边缘计算服务器 j接收到的用户任务请求集合Tj
步骤5.2,按照步骤3.2和3.3将集合Tj中的用户任务出价向量进行排序和筛选,构成候选向量组
Figure GDA0001996286870000062
步骤5.3,对于候选向量组
Figure GDA0001996286870000063
中的所有用户任务请求
Figure GDA0001996286870000064
判断移动边缘计算服务器j是否接受用户任务请求
Figure GDA0001996286870000065
所述步骤5.3的具体内容如下:
步骤5.3.1,初始化count=0,sum_d=0,sum_c=0;
步骤5.3.2,移动边缘计算服务器j能同时满足用户任务请求
Figure GDA0001996286870000066
的计算资源和通信资源的需求,则移动边缘计算服务器j给该用户任务分配资源,将该用户任务添加到集合list_cad_j中,根据公式
Figure GDA0001996286870000067
更新移动边缘计算服务器j当前可用的计算资源和通信资源数目,并返回步骤5.3.1;移动边缘计算服务器j不能同时满足用户任务请求
Figure GDA0001996286870000068
的计算资源和通信资源的需求,则执行步骤5.3.3;
步骤5.3.3,用户任务请求
Figure GDA0001996286870000069
的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权值
Figure GDA00019962868700000610
比集合list_cad_j中第L-count个用户任务单位计算和通信资源出价的加权值
Figure GDA00019962868700000611
高,则根据公式
Figure GDA00019962868700000612
Figure GDA0001996286870000071
更新当前被挤掉的计算资源和通信资源总数目;用户任务请求
Figure GDA0001996286870000072
的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权值
Figure GDA0001996286870000073
比集合 list_cad_j中第L-count个用户任务单位计算和通信资源出价的加权值
Figure GDA0001996286870000074
低,则拒绝用户任务请求
Figure GDA0001996286870000075
将其添加到用户任务请求失败集合 list_ref_j中,并返回步骤5.3.1,接着处理向量组
Figure GDA0001996286870000076
中下一个用户任务请求;
步骤5.3.4,用户任务请求
Figure GDA0001996286870000077
需要的计算资源数目小于等于sum_d并且需要的通信资源数目小于等于sum_c,则接受用户请求
Figure GDA0001996286870000078
将该用户任务添加到集合list_cad_j,根据公式
Figure GDA0001996286870000079
更新移动边缘计算服务器j可用的计算资源和通信资源数目,删除list_cad_j中从第L到第L-count个用户任务,将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中,更新 L=L-count-1,并返回步骤5.3.1接着处理向量组
Figure GDA00019962868700000710
中下一个用户任务请求;
不满足用户任务请求
Figure GDA00019962868700000711
需要的计算资源数目小于等于sum_d并且需要的通信资源数目小于等于sum_c,则更新count=count+1,并执行步骤5.3.3。
步骤6,拍卖者没有接收到用户的进一步任务请求,则任务结束。
本发明中,拍卖是指在买卖双方相互同意的基础上,根据当前的供需关系来确定其价格的机制。拍卖主要分为单向拍卖和双向拍卖。在单向拍卖过程中买方提交自己的出价,胜利的买方可以从资源提供者处获得资源。在双向拍卖过程中,买方和卖方同时提交自己的出价。组合拍卖也是一种很重要的形式,买方会根据需求拍卖几种不同资源的组合,只有当卖方同时满足这几种资源需求时,拍卖才会成功。
其中移动边缘网络由N个用户,M个移动边缘计算服务器运营商以及一个拍卖者组成。假设用户i有Ki个任务,用户根据任务的类型,移动边缘计算服务器的位置,移动边缘计算服务器的类型向拍卖者提交出价,移动边缘计算服务器向拍卖者提交单位计算资源和单位通信资源的要价。用户i的任务k的出价矩阵可表示为
Figure GDA00019962868700000712
其中
Figure GDA00019962868700000713
表示用户i的任务k对移动边缘计算服务器j的出价向量,
Figure GDA0001996286870000081
表示用户i的任务k对移动边缘计算服务器j的单位计算资源的出价,
Figure GDA0001996286870000082
表示用户i的任务k对移动边缘计算服务器j的单位通信资源的出价,
Figure GDA0001996286870000083
表示用户i的任务k所需的计算资源数目,
Figure GDA0001996286870000084
表示用户i的任务k所需的通信资源数目。令
Figure GDA0001996286870000085
表示用户 i的任务k对移动边缘计算服务器j的单位计算资源和单位通信资源出价的加权值,α表示权重。移动边缘计算服务器运营商的要价矩阵为 A=(a1,a2,...,aM),其中
Figure GDA0001996286870000086
Figure GDA0001996286870000087
表示第j个移动边缘计算服务器的单位计算资源要价,
Figure GDA0001996286870000088
表示第j个移动边缘计算服务器的单位通信资源要价。在每次拍卖过程中,移动边缘计算服务器运营商向拍卖者提交其可用的计算资源数目Rd={d1,d2,...,dj,...,dM},其中dj表示移动边缘计算服务器j上可用的计算资源的数目。移动边缘计算服务器运营商向拍卖者提交其可用的通信资源数目 Rc={c1,c2,...,cj,...,cM},其中cj表示移动边缘计算服务器j上可用的通信资源的数目。
以上所述,仅为本发明中的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可理解想到的变换或替换,都应涵盖在本发明的包含范围之内,因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,对于所有的用户i=1,...,N,依次为每个用户i的所有任务k=1,...,Ki构建其喜爱列表;对于每个用户i以及用户i上的每个任务k,计算其对每个移动边缘计算服务器j的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权vi,k,j,并按照vi,k,j值的大小将用户i的任务k对M个移动边缘计算服务器的出价进行降序排序,并构成用户i的任务k的喜爱列表
Figure FDA0003851764870000011
其中,
Figure FDA0003851764870000012
步骤2,每个用户提交每个任务喜爱列表中的第一个出价向量
Figure FDA0003851764870000013
给拍卖者;移动边缘计算服务器运营商向拍卖者提交其单位计算资源和单位通信资源的要价A以及其可用的计算资源数目Rd和可用通信资源数目Rc
步骤3,拍卖者接收到用户提交的出价向量、移动边缘计算服务器运营商提交的要价A以及其可用的计算资源数目Rd和可用通信资源数目Rc后,根据资源分配算法,分别确定每个移动边缘计算服务器接受的临时任务,其中所有的移动边缘计算服务器j=1,...,M;
步骤3.1,初始化移动边缘计算服务器j当前接受的任务列表集合list_cad_j为空;
步骤3.2,从向量组B'j中筛选出单位计算资源出价和单位通信资源出价都符合移动边缘计算服务器运营商要价的用户的任务出价,并构成候选向量组
Figure FDA0003851764870000014
Figure FDA0003851764870000015
Figure FDA0003851764870000016
Figure FDA0003851764870000017
表示用户i的任务k对移动边缘计算服务器j的单位计算资源的出价,
Figure FDA0003851764870000018
表示用户i的任务k对移动边缘计算服务器j的单位通信资源的出价,
Figure FDA0003851764870000019
表示第j个移动边缘计算服务器的单位计算资源要价,
Figure FDA00038517648700000110
表示第j个移动边缘计算服务器的单位通信资源要价;
步骤3.3,依次判断候选向量组
Figure FDA00038517648700000111
中每个任务的出价向量
Figure FDA00038517648700000112
如果移动边缘计算服务器j能同时满足任务
Figure FDA00038517648700000113
的对计算资源和通信资源的需求,则移动边缘计算服务器j分配资源给该任务,将该用户任务添加到集合list_cad_j中并根据公式
Figure FDA00038517648700000114
Figure FDA0003851764870000021
更新移动边缘计算服务器j可用的计算资源和通信资源数目;反之则拒绝用户任务请求
Figure FDA0003851764870000022
并将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中;令L=|list_cad_j|,表示移动边缘计算服务器j当前接受的用户任务总数目;
其中dj表示移动边缘计算服务器j上可用的计算资源的数目,cj表示移动边缘计算服务器j上可用的通信资源的数目,
Figure FDA0003851764870000023
表示用户i的任务k所需的计算资源数目,
Figure FDA0003851764870000024
表示用户i的任务k所需的通信资源数目;
步骤4,拍卖者向集合list_ref_j中的所有的用户下发失败信息;当这些用户接收到用户任务失败信息后,其会从该用户任务的喜爱列表中挑选下一个出价向量提交给拍卖者;
步骤5,拍卖者接收到用户的进一步任务请求,则对所有的接收到用户任务请求的移动边缘计算服务器执行操作;
步骤5.1,根据用户向拍卖者提交的出价向量,初始化移动边缘计算服务器j接收到的用户任务请求集合Tj
步骤5.2,按照步骤3.2和3.3将集合Tj中的用户任务出价向量进行排序和筛选,构成候选向量组
Figure FDA0003851764870000025
Figure FDA0003851764870000026
步骤5.3,对于候选向量组
Figure FDA0003851764870000027
中的所有用户任务请求
Figure FDA0003851764870000028
判断移动边缘计算服务器j是否接受用户任务请求
Figure FDA0003851764870000029
步骤5.3.1,初始化count=0,sum_d=0,sum_c=0;
步骤5.3.2,移动边缘计算服务器j能同时满足用户任务请求
Figure FDA00038517648700000210
的计算资源和通信资源的需求,则移动边缘计算服务器j给该用户任务分配资源,将该用户任务添加到集合list_cad_j中,根据公式
Figure FDA00038517648700000211
更新移动边缘计算服务器j当前可用的计算资源和通信资源数目,并返回步骤5.3.1;
步骤5.3.3,用户任务请求
Figure FDA00038517648700000212
的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权值
Figure FDA00038517648700000213
比集合list_cad_j中第L-count个用户任务单位计算和通信资源出价的加权值
Figure FDA00038517648700000214
高,则根据公式
Figure FDA0003851764870000031
更新当前被挤掉的计算资源和通信资源总数目;
步骤5.3.4,用户任务请求
Figure FDA0003851764870000032
需要的计算资源数目小于等于sum_d并且需要的通信资源数目小于等于sum_c,则接受用户请求
Figure FDA0003851764870000033
将该用户任务添加到集合list_cad_j,根据公式
Figure FDA0003851764870000034
更新移动边缘计算服务器j可用的计算资源和通信资源数目,删除list_cad_j中从第L到第L-count个用户任务,将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中,更新L=L-count-1,并返回步骤5.3.1接着处理向量组
Figure FDA0003851764870000035
中下一个用户任务请求;
步骤6,拍卖者没有接收到用户的进一步任务请求,则任务结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,其特征在于,所述步骤5.3.2中,移动边缘计算服务器j不能同时满足用户任务请求
Figure FDA0003851764870000036
的计算资源和通信资源的需求,则执行步骤5.3.3。
3.根据权利要求2所述的一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,其特征在于,所述步骤5.3.3中,用户任务请求
Figure FDA0003851764870000037
的单位计算资源出价和单位通信资源出价的加权值
Figure FDA0003851764870000038
比集合list_cad_j中第L-count个用户任务单位计算和通信资源出价的加权值
Figure FDA0003851764870000039
低,则拒绝用户任务请求
Figure FDA00038517648700000310
将其添加到用户任务请求失败集合list_ref_j中,并返回步骤5.3.1,接着处理向量组
Figure FDA00038517648700000311
中下一个用户任务请求。
4.根据权利要求3所述的一种基于拍卖理论的移动边缘网络资源分配方法,其特征在于,所述步骤5.3.4中,不满足用户任务请求
Figure FDA00038517648700000312
需要的计算资源数目小于等于sum_d并且需要的通信资源数目小于等于sum_c,则更新count=count+1,并执行步骤5.3.3。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110381159B (zh) * 2019-07-26 2022-02-01 中国联合网络通信集团有限公司 任务处理方法及系统
CN110830390B (zh) * 2019-11-11 2023-03-31 南京邮电大学 一种QoS驱动的移动边缘网络资源分配方法
CN111026547B (zh) * 2019-11-28 2023-04-07 云南大学 基于拍卖机制的边缘计算服务器资源分配方法
CN112491964B (zh) * 2020-11-03 2022-05-31 中国人民解放军国防科技大学 移动辅助边缘计算方法、装置、介质和设备
CN112948116B (zh) * 2021-03-05 2023-06-13 电子科技大学 一种基于在线激励的边缘计算合作计算资源分配方法
CN113518326B (zh) * 2021-04-12 2023-08-15 南京邮电大学 车载边缘网络计算资源和通信资源的联合分配优化方法
CN113535408B (zh) * 2021-08-02 2023-10-20 东北大学 边缘侧计算资源拍卖式优化方法
CN114047971B (zh) * 2021-11-09 2023-12-08 北京中电飞华通信有限公司 边缘计算资源分配方法及装置
CN114666337B (zh) * 2022-03-21 2023-04-18 云南大学 基于嵌钉拍卖的边缘计算多服务器资源分配方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050091144A1 (en) * 2003-10-28 2005-04-28 Robert Longman Buyer's offer auctions for goods & services, rights or properties
CN107370616A (zh) * 2017-03-10 2017-11-21 南京航空航天大学 基于组合双边拍卖的5g蜂窝网络虚拟化资源分配机制
CN108182112A (zh) * 2017-11-22 2018-06-19 南京航空航天大学 基于组合拍卖的以人为中心的感知网络的资源分配机制
CN108415763B (zh) * 2018-02-11 2020-12-11 中南大学 一种边缘计算系统的分配方法

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