CN110417872B - 一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法 - Google Patents

一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，包括获取移动区块链的边缘网络，包括边缘资源服务商及移动设备；根据移动设备间的历史交互记录，得到各移动设备间的直接信任值，并生成边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值；根据全局信任值，确定拍卖节点，并获取买卖方报价及资源量；根据全局信任值，构建买卖方价格调整函数将买卖方报价转成等效报价后，执行双向拍卖程序直至买或卖方为空；若因买方为空结束双向拍卖程序，则所有买方参与交易，并将参与交易的买卖方的交易价格及对象为最终资源分配结果。实施本发明，能够解决现有技术中未利用同一局域网内邻近移动设备的闲置计算资源而导致资源利用不充分且成本较高的问题。

Description

一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法。
背景技术
物联网中设备互联，实时共享数据，然而存在以下几个问题：首先，设备与设备之间链接成本较高，且难以建立基本信任，安全隐私存在隐患；其次，传统的中心化网络的网络带宽难以满足物联网中庞大的智能终端对于数据处理的要求，成本较高，响应速度较慢，用户体验较差。因此，为了解决以上物联网发展中遇到的问题，提出了一种去中心化及去信任的技术范式-区块链。
从狭义上来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块组成链式结构，并运用密码学技术保证数据的不可篡改和不可伪造的去中心化共享总账，能够有效避免因中心节点故障或受到攻击而产生数据泄露等安全问题。从广义上来讲，区块链则是利用加密的链式区块结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用自动化脚本代码(智能合约)来编程和操作数据的一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式。
保证区块链中数据完整性和有效性的关键是一个被定义为挖掘的计算过程。为了将新的数据块附加到当前区块链，需要区块链用户(即挖矿设备)来解决工作量证明问题(PoW)以获得将当前区块链接到先前区块的散列值。解决工作量证明问题(PoW)后，挖矿设备将结果广播给网络中的其他挖矿设备进行验证。如果大多数挖矿设备对此结果达成共识，则区块被添加到区块链中，此挖矿设备挖矿成功。许多共识协议会给予成功挖矿的挖矿设备一定的奖励作为激励。然而，由于解决工作量证明问题(PoW)需要很高的计算能力和大量的计算资源，物联网中大部分终端为移动端，移动设备因资源限制而不能直接参与挖掘和共识过程，使得区块链技术在物联网和其他移动服务领域的应用受到极大的限制。
目前，已有相关的技术应用于移动区块链资源分配。如专利公告号为CN109165972A，名称为一种基于任务迁移机制的移动区块链资源分配方法的发明专利，该发明专利提出一种三层匹配方法，首先在移动区块链资源分配模型中，基站将用户划分为多个群组；其次，群组中的用户将计算资源需求和出价信息提交给基站，边缘云计算单元将自身可分配资源提交给基站；最后，基站根据用户和边缘云的资源信息完成用户与边缘云计算单元的匹配，并将用户的计算任务加载到对应的边缘云中，基站收取用户费用并支付给边缘云费用。该发明专利能够在交易过程中不耗费过多的能量和计算能力，实现区块链在移动端的部署，满足用户在手机上进行挖矿的需求，同时增加有资源剩余的用户的收入，拥有更高的个人收益和整体收益。又如，专利公告号为CN105721565B，名称为基于博弈的云计算资源分配方法和系统的发明专利，该发明专利引入博弈均衡充分考虑用户和资源提供者的利益问题，给予用户和资源提供者相应的激励，增加二者交易满意度，将组合双向拍卖机制应用到云资源分配过程中有效解决云资源交易过程中一方处于垄断地位的问题，同时满足云计算资源需求的多样性，并且在最后分配过程优化分配方案，在满足用户和资源提供者双方利益的前提下，寻求最接近的报价和要价达成交易，每次撮合多项成交，大大减少拍卖次数，节省交易时间。该发明专利能够在达成让二者都能够满意的云资源分配方案的基础上，最大限度的提高云资源利用率，云资源分配系统通过资源调度管理达到资源负载均衡，减少闲置资源优化了资源配置。
但是，现有技术都没有考虑利用同一局域网内邻近移动设备的闲置计算资源，导致资源利用不充分且成本较高。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，能够解决现有技术中未利用同一局域网内邻近移动设备的闲置计算资源而导致资源利用不充分且成本较高的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，所述方法包括以下步骤：
获取移动区块链的边缘网络，所述边缘网络包括边缘资源服务商以及属于同一协同挖矿网络内的多个移动设备；其中，所述多个移动设备划分有参与挖矿过程的挖矿设备以及不参与挖矿过程的共享设备；
根据同一协同挖矿网络内移动设备之间的历史交互记录，得到各移动设备间的直接信任值，并根据所得到的各移动设备间的直接信任值，生成所述边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值；
根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，在所有共享设备中选出拍卖节点，并将所有挖矿设备均设为买方以及将除所述拍卖节点之外的其它共享设备均设为卖方后，获取每一买方对所述拍卖节点的报价及资源需求量以及获取每一卖方对所述拍卖节点的报价及资源共享量；
根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，构建买方及卖方的价格调整函数，并通过所构建的买方及卖方的价格调整函数分别将每一买方对所述拍卖节点的报价和每一卖方对所述拍卖节点的报价均转换成各自对应的等效报价后，依据每一买方的等效报价及相应资源需求量以及每一卖方的等效报价及相应资源共享量，执行双向拍卖程序进行交易，直至买方或卖方为空为止，且进一步得到所述双向拍卖程序结束后，参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象；
若检测到因买方为空而结束所述双向拍卖程序，则确定所有买方参与交易，并将参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象作为最终资源分配结果输出。
其中，所述方法进一步包括：
若检测到因卖方为空而结束所述双向拍卖程序，则确定所有卖方参与交易，并获取未参与交易的买方及其对所述拍卖节点的报价和资源需求量，且进一步获取所述边缘资源服务商所给出的单位资源共享量的报价；
构建价格博弈模型，并将所述边缘资源服务商所给出的单位资源共享量的报价以及所有未参与交易的买方及其对所述拍卖节点的报价和资源需求量导入所述价格博弈模型中计算，得到所述边缘资源服务商及所有未参与交易的买方各自对应的最优交易价格，且进一步将所述双向拍卖程序后所得的参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象，以及将经所述价格博弈模型计算所得的边缘资源服务商及所有未交易的买方各自对应的最优交易价格作为最终资源分配结果输出。
其中，所述价格博弈模型包括统一定价价格博弈模型和歧视定价价格博弈模型。
其中，通过公式
Figure BDA0002121316490000041
计算出各移动设备间的直接信任值；其中，
Figure BDA0002121316490000042
为di与dj之间的直接信任值，取值范围为[0，1]；di为第i个移动设备，dj为第j个移动设备；
Figure BDA0002121316490000043
为成功概率大于0.5的概率之和，即
Figure BDA0002121316490000044
同理，
Figure BDA0002121316490000045
为成功概率小于0.5的概率之和，即
Figure BDA0002121316490000046
Figure BDA0002121316490000047
Figure BDA0002121316490000048
Figure BDA0002121316490000049
Figure BDA00021213164900000410
的值为单位时间内交互的成功率，若交互全部成功，可以被设为1，若全部失败，可以被设为0；Δt为单位时间。
其中，通过公式
Figure BDA00021213164900000411
计算出所述边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值
Figure BDA00021213164900000412
其中，n为同一协同挖矿网络内的移动设备总数量。
其中，所述根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，构建买方及卖方的价格调整函数，并通过所构建的买方及卖方的价格调整函数分别将每一买方对所述拍卖节点的报价和每一卖方对所述拍卖节点的报价均转换成各自对应的等效报价后，依据每一买方的等效报价及相应资源需求量以及每一卖方的等效报价及相应资源共享量，执行双向拍卖程序进行交易，直至买方或卖方为空为止，且进一步得到所述双向拍卖程序结束后，参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象的具体步骤包括：
构建买方价格调整函数
Figure BDA0002121316490000051
和卖方价格调整函数
Figure BDA0002121316490000052
并通过所述买方价格调整函数b′i＝fb(ti)bi和所述卖方价格调整函数S′i＝fs(tj)Sj，将每一买方对所述拍卖节点的报价bi和每一卖方对所述拍卖节点的报价Sj转换成各自对应的等效报价；其中，
Figure BDA0002121316490000053
ti为第i个买方的全局信任值，bi为第i个买方的单位资源需求量报价，
Figure BDA0002121316490000054
为第i个买方报价转换后的等效报价；fs(tj)＝-fb(tj)+2，tj为第j个卖方的全局信任值，Sj为第j个卖方的单位资源共享量报价，
Figure BDA0002121316490000055
为第j个卖方报价转换后的等效报价；T0为固定的基准信任值；tj＝0时，fb(0)＝0；tj＝T0时，fb(T0)＝1；ε为固定系数；
将所有买方的等效报价进行降序排列，并将所有卖方的等效报价进行升序排列，且进一步寻找一个值k，使得b′k＞s′k，b′k+1＜s′k+1；
获取降序排列后的第k个买方的资源需求量
Figure BDA0002121316490000056
以及获取升序排列后的前k′个卖方的资源共享量
Figure BDA0002121316490000057
并将所获取到的降序排列后的第k个买方的资源需求量
Figure BDA0002121316490000058
和所获取到的升序排列后的前k′个卖方的资源共享量
Figure BDA0002121316490000059
进入所述双向拍卖程序进行资源量的匹配；
通过公式
Figure BDA00021213164900000510
计算出第k个买方与第k′个卖方之间的资源量差值的绝对值
Figure BDA00021213164900000511
为最小，并将第k个买方和第k′个卖方进行交易，交易价格是
Figure BDA00021213164900000512
交易后，若
Figure BDA00021213164900000513
则除去第k′个卖方，第k个买方进入下一轮拍卖；若
Figure BDA00021213164900000514
则除去第k个买方，第k′个卖方进入下一轮拍卖，直至参与交易的买方或卖方之中一个为空，结束拍卖；
待所述双向拍卖程序结束后，输出参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、本发明采用包括边缘资源服务商以及属于同一协同挖矿网络内的挖矿设备和共享设备的移动区块链的边缘网络，并在该边缘网络中可以通过挖矿设备向同一协同挖矿网络内的共享设备请求资源来解决现有技术中未利用同一局域网内邻近移动设备的闲置计算资源而导致资源利用不充分且成本较高的问题；
2、本发明在协同挖矿网络内部引入全局信任值评估机制，在各移动设备间进行双向拍卖时，综合考虑价格因素和可信度因素，使得可信度与价格共同决定该设备的综合竞争力，在一定程度上保证的交易的公平性，并且提高了闲置资源利用率，降低了挖矿设备挖矿的成本；
3、本发明通过价格博弈模型用于挖矿设备与边缘资源服务商之间的资源分配，充分考虑用户和资源提供者的利益问题，有效解决计算资源交易过程中一方处于领导地位的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中移动区块链的边缘网络的应用场景图；
图3为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中移动区块链的边缘网络可信度评估机制的应用场景图；
图4为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中延迟参数与挖矿成功率的关联曲线图；
图5为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中买方全局信任值与买方等效报价的关联曲线图；
图6为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中卖方全局信任值与卖方等效报价的关联曲线图；
图7为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中矿工密度与拍卖价格的关联曲线图；
图8为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中交易规模与拍卖价格的关联曲线图；
图9为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中不同价格限制条件下边缘资源服务商采用两种定价方案的曲线对比图；
图10为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法中交易规模与挖矿设备资源需求的关联曲线图；
图11为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法与基于定价的边缘计算资源管理方法基于挖矿设备的个人效用的对比图；
图12为本发明实施例提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法与基于定价的边缘计算资源管理方法基于边缘资源服务商利润的对比图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1、获取移动区块链的边缘网络，所述边缘网络包括边缘资源服务商以及属于同一协同挖矿网络内的多个移动设备；其中，所述多个移动设备划分有参与挖矿过程的挖矿设备以及不参与挖矿过程的共享设备；
具体过程为，如图2所示，考虑有一个边缘云和多个移动设备的场景。移动设备之间组成协同挖矿网络(CMN)，在协同挖矿网络中，有的移动设备进行挖矿的成本较高，或者形成的区块不能成功达成共识的概率较高，所以这些设备选择不进行挖矿，而是作为共享设备为网络中其它挖矿设备提供资源。
在一个例子中，有N个挖矿设备N＝{1，2，...，N}，每个挖矿设备要完成任务需要的预期资源量R＝{r1，r2，...，rN}，挖矿设备本身具有的资源量Λ＝{λ1，λ2，...，λN}。有M个资源共享设备M＝{1，2，...，M}，每个资源共享设备具有的资源量C＝{C1，C2，...，CM}。
一个新块的生成需要两个步骤：挖矿和传播。在挖矿过程中，挖矿设备竞相挖矿来获得新块，用Ω＝{ω1，ω2，...，ωN}表示挖矿设备的挖矿能力参数，由此，挖矿设备i的相对计算能力可以表示为：
Figure BDA0002121316490000081
其中；∑i∈Nαi＝1。
当一个新块被成功挖掘之后，挖矿设备会将这个新生成的块传播到区块链网络中，以期待达成共识，只有达成共识之后，挖矿设备才算真正挖矿成功，才会获得挖矿奖励，如果块传播和达成共识的时间过长，换句话说，就是块传播出去之后久久未能达成共识，则该块就会变成孤立块，孤立块的概率可以表示为：
Figure BDA0002121316490000082
其中，si表示块的规模，z表示延迟参数。
显然，挖矿设备i挖矿成功并传播的概率可表示为：
Figure BDA0002121316490000083
挖矿设备成功挖矿后会得到一定的挖矿奖励，挖矿奖励由固定奖励R和可变奖励r×si组成，同时，由于向共享设备，挖矿设备需要向共享设备支付报酬，因此，挖矿设备的个人效用可表示为：
ui＝(R+r×si)Pi(αi，si)-piyi-λiBi-∑jpijcj (3)；
共享设备的收益主要为挖矿设备支付的报酬，资源共享设备的个人效用可表示为：
Figure BDA0002121316490000084
协同挖矿网络CMN的整体效益由挖矿设备和共享设备的总体效用组成：
Figure BDA0002121316490000085
步骤S2、根据同一协同挖矿网络内移动设备之间的历史交互记录，得到各移动设备间的直接信任值，并根据所得到的各移动设备间的直接信任值，生成所述边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值；
具体过程为，随着时间的流逝，协同挖矿网络中各移动设备间交互越来越多，有的移动设备会有交易不成功，或者中途恶意或非恶意退出的情况出现。当移动设备有恶意行为倾向出现时，相应的，该移动设备的到的利润应当减少，此时需要一个可信度评估机制和信任与利润的转化函数，使各移动设备得到的利润尽可能公平化。
如图3所示，各移动设备间会根据历史交互记录生成一个直接信任，此信任为D-to-D直接信任。直接信任是由各移动设备间根据历史交互经验直接生成的，而不是从可信第三方获得，这既适用于区块链是一个P2P网络的场景，又会节省节点响应时间，提高效率。
D-to-D直接信任在每次新的交互发生后都会更新，即D-to-D直接信任具有实时性。选取一个时间窗Δt，将Δt等分为Δt个时间间隔，即单位时间，给出如下基于时间的交易成功率集合：
Figure BDA0002121316490000091
其中，
Figure BDA0002121316490000092
Figure BDA0002121316490000093
的值表示单位时间内交互的成功率，例如，若交互全部成功，
Figure BDA0002121316490000094
的值可以被设为1，若全部失败，
Figure BDA0002121316490000095
的值可以被设为0。
给出D-to-D直接信任的计算公式：
Figure BDA0002121316490000096
其中，
Figure BDA0002121316490000097
为di与dj之间的直接信任值，取值范围为[0，1]；di为第i个移动设备，dj为第j个移动设备；
Figure BDA0002121316490000098
表示成功概率大于0.5的概率之和，即
Figure BDA0002121316490000099
同理，
Figure BDA00021213164900000910
表示成功概率小于0.5的概率之和，即
Figure BDA00021213164900000911
此外，定义一些特殊情况：当
Figure BDA00021213164900000912
时，
Figure BDA00021213164900000913
即交易全部成功时，D-to-D直接信任值为1；当
Figure BDA00021213164900000914
时，
Figure BDA00021213164900000915
即在Δt内没有交易，D-to-D直接信任值为0。
假设在协同挖矿网络CMN中有n个移动设备D＝{d1，d2，...，di，...，dn}，边缘资源服务商ESP会定期向协同挖矿网络CMN中的移动设备请求直接信任值，作为回应，移动设备将自己对其他移动设备的直接信任值发送给边缘资源服务商ESP云，然后，边缘资源服务商ESP将这些信息整理成一个矩阵：
Figure BDA0002121316490000101
其中，当i＝j时，表示设备自己对自己的信任值，这个值是不客观的，要把它去掉。利用客观信息熵理论计算全局信任值
Figure BDA0002121316490000102
该理论可以通过加权信任因子的方式来克服传统信任方案的局限性。依据该理论，根据客观信息熵理论，需要对输入数据进行归一化处理，以消除物理维度的影响。根据式(7)可得
Figure BDA0002121316490000103
的取值范围是[0，1]，所以矩阵
Figure BDA0002121316490000104
是一个归一化矩阵。
即其中，通过公式(8)，可以计算出边缘资源服务商ESP与各移动设备间的全局信任值
Figure BDA0002121316490000105
其中，n为同一协同挖矿网络CMN内的移动设备总数量。
步骤S3、根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，在所有共享设备中选出拍卖节点，并将所有挖矿设备均设为买方以及将除所述拍卖节点之外的其它共享设备均设为卖方后，获取每一买方对所述拍卖节点的报价及资源需求量以及获取每一卖方对所述拍卖节点的报价及资源共享量；
具体过程为，在协同挖矿网络CMN内部，挖矿设备通过竞争来获得共享设备的计算资源，通过采取一种双向拍卖模型来进行协同挖矿网络CMN内部的资源调度，买方和卖方给出报价，拍卖节点执行拍卖程序确定计算资源的交易价格和交易对象，买卖双方进行交易。因此，拍卖程序需要一个节点来执行，该节点对计算能力和计算资源量的要求不高，但一定要可靠。让边缘资源服务商ESP根据各移动设备的全局信任值来选取信任值大于0.9，但不用执行挖矿任务且计算资源量不高的共享设备作为拍卖节点，来执行拍卖程序。
此时，挖矿设备是资源需求方，即买方，共享设备(除拍卖节点之外)是资源提供方，即卖方。挖矿设备(买方)i针对单位资源量报价bi，对计算资源的需求量为
Figure BDA0002121316490000106
共享设备(卖方)j针对单位资源量报价sj，每个可提供的计算资源的共享量为
Figure BDA0002121316490000107
步骤S4、根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，构建买方及卖方的价格调整函数，并通过所构建的买方及卖方的价格调整函数分别将每一买方对所述拍卖节点的报价和每一卖方对所述拍卖节点的报价均转换成各自对应的等效报价后，依据每一买方的等效报价及相应资源需求量以及每一卖方的等效报价及相应资源共享量，执行双向拍卖程序进行交易，直至买方或卖方为空为止，且进一步得到所述双向拍卖程序结束后，参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象；
具体过程为，设ti为第i个买方的全局信任值，tj为第j个卖方的全局信任值，对于买方来说，全局信任值ti越高，报价越高越有竞争优势；对于卖方来说，全局信任值tj越高，报价越低越有竞争优势。因此，不能简单的将全局信任值ti或tj和报价相乘来获得综合竞争力。
此时，采用价格调整函数(如买方及卖方的价格调整函数)来分别计算买方和卖方的综合竞争力，用T0表示基准信任度，综合竞争力等价于全局信任值为T0的节点所报单价f(tj)pj，其中f(·)为信任度的函数。将不同全局信任值的报价都映射为T0下的等效价格，用该等效价格衡量其综合竞争力。
因此，构建买方价格调整函数
Figure BDA0002121316490000111
和卖方价格调整函数
Figure BDA0002121316490000112
并通过买方价格调整函数和卖方价格调整函数，将每一买方对拍卖节点的报价bi和每一卖方对拍卖节点的报价Sj转换成各自对应的等效报价；其中，
Figure BDA0002121316490000113
ti为第i个买方的全局信任值，bi为第i个买方的单位资源需求量报价，
Figure BDA0002121316490000114
为第i个买方报价转换后的等效报价；fs(tj)＝-fb(tj)+2，tj为第j个卖方的全局信任值，Sj为第j个卖方的单位资源共享量报价，
Figure BDA0002121316490000115
为第j个卖方报价转换后的等效报价；T0为固定的基准信任值；tj＝0时，fb(0)＝0；tj＝T0时，fb(T0)＝1；ε为固定系数；
假设有n个买方，m个卖方，买卖双方报价后，拍卖节点会根据报价和信任值将报价调整为等效报价，将所有买方的等效报价进行降序排列，并将所有卖方的等效报价进行升序排列，且进一步寻找一个值k，使得b′k＞s′k，b′k+1＜s′k+1；
获取降序排列后的第k个买方的资源需求量
Figure BDA0002121316490000121
以及获取升序排列后的前k′个卖方的资源共享量
Figure BDA0002121316490000122
并将所获取到的降序排列后的第k个买方的资源需求量
Figure BDA0002121316490000123
和所获取到的升序排列后的前k′个卖方的资源共享量
Figure BDA0002121316490000124
进入所述双向拍卖程序进行资源量的匹配；
通过公式
Figure BDA0002121316490000125
计算出第k个买方与第k′个卖方之间的资源量差值的绝对值
Figure BDA0002121316490000126
为最小，并将第k个买方和第k′个卖方进行交易，交易价格是
Figure BDA0002121316490000127
交易后，若
Figure BDA0002121316490000128
则除去第k′个卖方，第k个买方进入下一轮拍卖；若
Figure BDA0002121316490000129
则除去第k个买方，第k′个卖方进入下一轮拍卖，直至参与交易的买方或卖方之中一个为空，结束拍卖；
待双向拍卖程序结束后，输出参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象。
应当说明的是，对于买方k来说，它的收益可以表达为
Figure BDA00021213164900001210
其中vk表示单位资源可为买方创造的利润；对于卖方k′来说，它的收益可以表达为us＝sk′-Bk′，其中Bk′表示卖方单位资源消耗的成本。
由于买方的出价不公开，它们无法了解他人的价格策略，并且在拍卖结束之前不会知道匹配结果。所以这是一个不完整信息的静态博弈，贝叶斯纳什均衡(BNE)存在。分析BNE来获得预期的效用最大化。
对于买方来说，通过调整出价策略来使自身利益最大化：
Figure BDA00021213164900001211
对于卖方来说，通过调整要价策略来使收益最大化：
Figure BDA00021213164900001212
步骤S5、若检测到因买方为空而结束所述双向拍卖程序，则确定所有买方参与交易，并将参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象作为最终资源分配结果输出。
具体过程为，买方为空而结束双向拍卖程序，就说明所有买方参与交易，同一协同挖矿网络CMN内的卖方可以提供充足的资源给买方，只要将参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象作为最终资源分配结果输出即可。
本发明实施例中，一旦卖方所提供的资源共享量不足时，则未参与交易的买方就需要进一步向边缘资源服务商ESP请求资源，即挖矿设备在向共享设备请求资源之后，如果计算资源依旧不能满足挖矿需求，此时向边缘资源服务商ESP请求的资源yi＝max{ri-λi-∑j′cj，0}，其中
Figure BDA0002121316490000131
ri 表示挖矿设备本身具有的资源量，
Figure BDA0002121316490000132
表示边缘资源服务商ESP能提供的最大的资源量。
由此可见，最终资源分配结果包括两个部分，一部分为双向拍卖模型中(即双向拍卖程序)参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象。另一部分为未参与交易的买方向边缘资源服务商请求的资源。同时，为了充分考虑用户和资源提供者的利益问题，有效解决计算资源交易过程中一方处于领导地位的问题，引入价格博弈模型来实现利益平衡。
对于挖矿设备i来说，它通过根据边缘资源服务商ESP给出的价格pi来调整自己的资源需求量以达到自身个人效用的最大化，可以用以下数学公式表示其自身效用：
Figure BDA0002121316490000133
对于边缘资源服务商ESP来说，它希望可以最大化从挖矿设备处获得的收益：
P4：maxpUESP(p，r)＝∑i∈N(pi-B)(ri-C) (12)；
其中，pi可以是统一定价，也可以是根据挖矿设备对资源需求的不同而不同的歧视性定价。
因此，若检测到因卖方为空而结束双向拍卖程序，则确定所有卖方参与交易，并获取未参与交易的买方及其对所述拍卖节点的报价和资源需求量，且进一步获取边缘资源服务商所给出的单位资源共享量的报价；
构建价格博弈模型，并将边缘资源服务商所给出的单位资源共享量的报价以及所有未参与交易的买方及其对拍卖节点的报价和资源需求量导入价格博弈模型中计算，得到边缘资源服务商及所有未参与交易的买方各自对应的最优交易价格，且进一步将双向拍卖程序后所得的参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象，以及将经价格博弈模型计算所得的边缘资源服务商及所有未交易的买方各自对应的最优交易价格作为最终资源分配结果输出。
本发明实施例中，价格博弈模型包括统一定价价格博弈模型和歧视定价价格博弈模型，即可用统一定价和歧视定价两种方案来进行移动区块链中的资源管理。
(I)统一定价
首先考虑统一定价方案，边缘计算服务资源提供商ESP向所有挖矿设备收取相同的单位价格，即pi＝p，
Figure BDA0002121316490000141
博弈共分为两个阶段，首先是挖矿设备根据边缘计算服务资源提供商ESP给定的价格p，决定自己的资源需求来和其他挖矿设备相互竞争以最大化个人效用，然后，ESP根据资源需求情况，确定最优价格来使自己的利润最大化。
①挖矿设备需求博弈：Γ＝{N，(ri)i∈N，(ui)i∈N}
假设共有N个挖矿设备，挖矿设备i的资源需求为ri，ui表示挖矿设备的收益。
定理1.挖矿设备需求博弈Γ＝{N，(ri)i∈N，(ui)i∈N}的纳什均衡NE存在。
证明：首先，每个挖矿设备的策略空间
Figure BDA0002121316490000142
(ri 是挖矿设备本身具有的资源，
Figure BDA0002121316490000143
是边缘计算边缘资源服务商ESP所能提供的最大资源)是欧几里德空间的非空、凸、紧致子集。此外，已知ui在
Figure BDA0002121316490000144
中显然是连续的。然后，推导出公式P3关于ri的一阶和二阶导数，可以写成如下：
Figure BDA0002121316490000145
Figure BDA0002121316490000146
由于
Figure BDA0002121316490000147
并且
Figure BDA0002121316490000148
可以证明ui相对于ri是严格凹的。因此，挖矿设备需求博弈的纳什均衡存在。
证毕。
定理2.挖矿设备需求博弈Γ的纳什均衡NE是唯一的。
证明：当
Figure BDA0002121316490000151
时，可以求得最佳资源需求策略r*。从式(13)可以得到挖矿设备i的最佳响应函数，如下所述：
Figure BDA0002121316490000152
由于函数Fi(r)是正的，单调的和可扩展的，这是一个标准函数。因此，挖矿设备需求博弈Γ的纳什均衡NE是唯一的。
证毕。
定理3.挖矿设备需求博弈Γ中挖矿设备i的唯一的纳什均衡由下式给出：
Figure BDA0002121316490000153
其中
Figure BDA0002121316490000154
证明：令式(13)中的
Figure BDA0002121316490000155
可以得到
Figure BDA0002121316490000156
两边求和，可得
Figure BDA0002121316490000157
进一步简化可得
Figure BDA0002121316490000158
而直接从式(17)中可计算得到
Figure BDA0002121316490000159
由式(19)和式(20)可得
Figure BDA00021213164900001510
进一步简化可得
Figure BDA0002121316490000161
证毕。
②边缘资源服务商ESP利润最大化
基于挖矿设备需求博弈Γ中计算的资源需求的纳什均衡，边缘资源服务商ESP，即领导者可以优化其给定的定价策略，以最大化其利润。
定理4.在统一定价下，当
Figure BDA0002121316490000162
时，边缘资源服务商ESP具有唯一的最优价格以实现其利润最优。
证明：可将边缘资源服务商ESP的利润函数改写成下式
Figure BDA0002121316490000163
然后计算上式(22)关于p的一阶导数和二阶导数
Figure BDA0002121316490000164
Figure BDA0002121316490000165
由上式可得
Figure BDA0002121316490000166
因此，目标函数UESP是严格的凹函数。因此，边缘资源服务商ESP存在唯一的最优价格以实现其最大利润。
证毕。
在统一定价方案下，已经证明挖矿设备需求博弈中纳什均衡是唯一的，边缘资源服务商ESP的最优价格也是独一无二的。因此，可得结论，价格博弈模型的均衡值是唯一的。
(II)歧视定价
在歧视性定价方案中，边缘资源服务商ESP能够为不同挖矿设备的资源需求设定不同的单位价格，即p＝(p1，p2，...，pN)。
①挖矿设备需求博弈：Γ＝{N，(ri)i∈N，(ui)i∈N}
与统一定价方案的证明过程类似，挖矿设备需求博弈Γ＝{N，(ri)i∈N，(ui)i∈N}的纳什均衡存在且唯一，这里不再赘述。
定理5.挖矿设备需求博弈Γ＝{N，(ri)i∈N，(ui)i∈N}中挖矿设备i的唯一的纳什均衡由下式给出：
Figure BDA0002121316490000171
其中，
Figure BDA0002121316490000172
证明：令
Figure BDA0002121316490000173
即
Figure BDA0002121316490000174
可以得到
Figure BDA0002121316490000175
两边求和，可得
Figure BDA0002121316490000176
进一步简化可得
Figure BDA0002121316490000177
而直接从式(27)中可计算得到
Figure BDA0002121316490000178
由式(26)和式(28)可得
Figure BDA0002121316490000179
进一步简化可得
Figure BDA00021213164900001710
证毕。
②边缘资源服务商ESP利润最大化
定理6.在歧视定价方案下，当
Figure BDA00021213164900001711
时，存在唯一的最优出价策略使边缘资源服务商ESP实现利润最大化。
证明：计算UESP关于pi的一阶导数，
Figure BDA0002121316490000181
然后求解UESP关于pi的二阶导数，以及关于pi和pj的二阶偏导数，
Figure BDA0002121316490000182
Figure BDA0002121316490000183
由此可以获得UESP(p)的Hessian矩阵：
Figure BDA0002121316490000184
由于UESP关于pi的二阶导数(30，以及关于pi和pj的二阶偏导数(31)均小于0，通过计算可得，UESP的Hessian矩阵是半负定的，因此，UESP(p)是凹函数，并且存在唯一的最优价格向量以获得最大利润。
证毕。
如图4至图12所示，对本发明实施例中提供的一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法的应用场景做进一步说明：
假设在协同挖矿网络CMN中有100个移动设备，其中矿工密度为0.6，即有60个挖矿设备，其余的参数设置见下表1所示。
表1
Figure BDA0002121316490000185
Figure BDA0002121316490000191
为了更好的评估本文算法的性能，将和基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)进行对比实验，比较两种方法下挖矿设备和边缘资源服务商ESP的收益：
(1)基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)：即只考虑挖矿设备向边缘资源服务商ESP请求资源；
(2)本发明提出的面向移动区块链的边缘网络资源分配机制：考虑挖矿设备请求协同挖矿网络内部共享设备的闲置计算资源以及边缘资源服务商ESP的计算资源两种情况。
仿真中，首先，改变参数，如交易规模、单位奖励、延迟效应等，研究这些参数对挖矿设备和边缘资源服务商ESP收益的影响；其次，用本发明所提出的机制和基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)进行对比实验，比较两种方法下挖矿设备和边缘资源服务商ESP的收益。
其次，分析延迟效应对矿工挖矿成功率的影响，如图4所示，延迟参数越大，挖矿成功的概率越小，这是因为延迟参数越大，挖矿设备生成块后块的传播达成共识的时间越长，形成孤立块的概率越大，因此延迟参数越大，挖矿设备成功挖矿的概率越小。
由图5和图6可得，在双向拍卖程序中，买方和卖方的报价会随着各自全局信任值的不同而做出一定程度的调整，具体表现为买方的报价会随全局信任值增加而升高，卖方的报价会随全局信任值的增加而降低，增加了全局信任值高的买方和卖方在拍卖过程中的竞争力。
如图7所示，资源的平均拍卖价格在40到50之间，这个范围是合理的，因为此价格高于计算成本并且低于边缘资源服务商ESP的定价。就矿工密度而言，协同挖矿网络CMN内的拍卖价格随着矿工密度的增加而降低，因为采矿设备会根据其预期的利润给出出价，随着采矿设备数量的增加共享设备数量减少，可用资源量减少，预期利润降低。该图还比较了差异化定价和统一定价下的拍卖价格。由于差异化定价下的最优价格低于统一定价，因此差异化定价下的预期利润较高，从而产生较高的拍卖价格。同时，当延迟效应增加时，成功采矿的可能性下降，因此拍卖价格下降。
如图8所示，交易规模的增加带来了拍卖价格的上涨。与图7类似，拍卖价格由预期的利润和计算成本决定。当交易数量未超载时，由于成本固定，获得的报酬与交易数量成正比，预期的利润显然会提高。同理，在高单位奖励下拍卖价格更高。
如图9所示，比较了两种定价方案下边缘资源服务商ESP在不同的最高价格限制下的定价策略，由图可得，在统一定价方案下，边缘资源服务商ESP将最高价格设为最优价格，在歧视定价方案下，最优价格略低于最高价格，随着矿工密度的增加逐渐接近极限。由于差异化定价，边缘资源服务商ESP可以根据不同的资源需求动态调整最优价格。而更多挖矿设备的竞争会推高最优价格。
如图10所示，显示更高的单位奖励会激励用户请求更多资源。它还表明，随着交易数量的增加，平均资源需求增加，这是因为更多交易带来更高的盈利能力，从而激励挖矿设备争夺更多资源，以提高成功采矿的可能性。
如图11所示，还考虑了本发明所研究的机制下的挖矿设备的个人效用与PECRM机制下挖矿设备的个人效用的对比，分别考虑差异化定价下的延迟效应和单位报酬的影响。由图11可得，本文机制下的挖矿设备个人效用比基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)略高。这是因为本发明支持挖矿设备向协同挖矿网络CMN中临近的移动设备进行资源请求，以利用网络中的空闲计算资源，从而减少向边缘资源服务商ESP请求的资源量。顶部图片显示单位奖励越高，挖矿设备的效用越高。预计高回报会激励挖矿设备要求更多资源开采，这反过来又会改善挖矿设备的利润。底部的图片显示，在不同的延迟效应下，本发明机制下的优势仍然高于基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)。此外，随着延迟效应的增加，挖矿设备的预期收益减少，这是由于较长的传播延迟降低了块生成的可能性，从而降低了预期的效用。
如图12所示，本发明还观察了边缘资源服务商ESP的利润在本机制和基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)下随延迟效应和单位奖励的变化趋势。根据图12，边缘资源服务商ESP的利润随着单位奖励的增加而增加，因为更高的单位奖励激发了更多的资源需求。相反的是，当延迟效应增加时，边缘资源服务商ESP的利润降低。随着延迟效应的增加，挖矿设备的资源需求减少，从而降低了边缘资源服务商ESP的利润。本发明还将本机制下边缘资源服务商ESP的利润与基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)进行了比较。由于协同挖矿网络CMN内部资源共享更多，以降低采矿成本，向边缘资源服务商ESP的资源需求较少，因此本发明机制下边缘资源服务商ESP的利润低于基于定价的边缘计算资源管理方法(PECRM)。这是合理的，因为本发明更专注于确定最佳资源分配并根据边缘资源服务商ESP的最优价格获得挖矿设备的最大利润。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、本发明采用包括边缘资源服务商以及属于同一协同挖矿网络内的挖矿设备和共享设备的移动区块链的边缘网络，并在该边缘网络中可以通过挖矿设备向同一协同挖矿网络内的共享设备请求资源来解决现有技术中未利用同一局域网内邻近移动设备的闲置计算资源而导致资源利用不充分且成本较高的问题；
2、本发明在协同挖矿网络内部引入全局信任值评估机制，在各移动设备间进行双向拍卖时，综合考虑价格因素和可信度因素，使得可信度与价格共同决定该设备的综合竞争力，在一定程度上保证的交易的公平性，并且提高了闲置资源利用率，降低了挖矿设备挖矿的成本；
3、本发明通过价格博弈模型用于挖矿设备与边缘资源服务商之间的资源分配，充分考虑用户和资源提供者的利益问题，有效解决计算资源交易过程中一方处于领导地位的问题。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取移动区块链的边缘网络，所述边缘网络包括边缘资源服务商以及属于同一协同挖矿网络内的多个移动设备；其中，所述多个移动设备划分有参与挖矿过程的挖矿设备以及不参与挖矿过程的共享设备；
根据同一协同挖矿网络内移动设备之间的历史交互记录，得到各移动设备间的直接信任值，并根据所得到的各移动设备间的直接信任值，生成所述边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值；
根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，在所有共享设备中选出拍卖节点，并将所有挖矿设备均设为买方以及将除所述拍卖节点之外的其它共享设备均设为卖方后，获取每一买方对所述拍卖节点的报价及资源需求量以及获取每一卖方对所述拍卖节点的报价及资源共享量；
根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，构建买方及卖方的价格调整函数，并通过所构建的买方及卖方的价格调整函数分别将每一买方对所述拍卖节点的报价和每一卖方对所述拍卖节点的报价均转换成各自对应的等效报价后，依据每一买方的等效报价及相应资源需求量以及每一卖方的等效报价及相应资源共享量，执行双向拍卖程序进行交易，直至买方或卖方为空为止，且进一步得到所述双向拍卖程序结束后，参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象；
若检测到因买方为空而结束所述双向拍卖程序，则确定所有买方参与交易，并将参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象作为最终资源分配结果输出。
2.如权利要求1所述的面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
若检测到因卖方为空而结束所述双向拍卖程序，则确定所有卖方参与交易，并获取未参与交易的买方及其对所述拍卖节点的报价和资源需求量，且进一步获取所述边缘资源服务商所给出的单位资源共享量的报价；
构建价格博弈模型，并将所述边缘资源服务商所给出的单位资源共享量的报价以及所有未参与交易的买方及其对所述拍卖节点的报价和资源需求量导入所述价格博弈模型中计算，得到所述边缘资源服务商及所有未参与交易的买方各自对应的最优交易价格，且进一步将所述双向拍卖程序后所得的参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象，以及将经所述价格博弈模型计算所得的边缘资源服务商及所有未交易的买方各自对应的最优交易价格作为最终资源分配结果输出。
3.如权利要求2所述的面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，其特征在于，所述价格博弈模型包括统一定价价格博弈模型和歧视定价价格博弈模型。
4.如权利要求1所述的面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，其特征在于，通过公式
Figure FDA0003451714700000021
计算出各移动设备间的直接信任值；其中，
Figure FDA0003451714700000022
为di与dj之间的直接信任值，取值范围为[0，1]；di为第i个移动设备，dj为第j个移动设备；
Figure FDA0003451714700000023
为成功概率大于或等于0.5的概率之和，即
Figure FDA0003451714700000024
同理，
Figure FDA0003451714700000025
为成功概率小于0.5的概率之和，即
Figure FDA0003451714700000026
Figure FDA0003451714700000027
Figure FDA0003451714700000028
Figure FDA00034517147000000211
的值为单位时间内交互的成功率，若交互全部成功，可以被设为1，若全部失败，可以被设为0；Δt为单位时间。
5.如权利要求4所述的面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，其特征在于，通过公式
Figure FDA0003451714700000029
计算出所述边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值
Figure FDA00034517147000000210
其中，n为同一协同挖矿网络内的移动设备总数量。
6.如权利要求1所述的面向移动区块链的边缘网络资源分配方法，其特征在于，所述根据所生成的边缘资源服务商与各移动设备间的全局信任值，构建买方及卖方的价格调整函数，并通过所构建的买方及卖方的价格调整函数分别将每一买方对所述拍卖节点的报价和每一卖方对所述拍卖节点的报价均转换成各自对应的等效报价后，依据每一买方的等效报价及相应资源需求量以及每一卖方的等效报价及相应资源共享量，执行双向拍卖程序进行交易，直至买方或卖方为空为止，且进一步得到所述双向拍卖程序结束后，参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象的具体步骤包括：
构建买方价格调整函数
Figure FDA0003451714700000031
和卖方价格调整函数
Figure FDA0003451714700000032
并通过所述买方价格调整函数
Figure FDA0003451714700000033
和所述卖方价格调整函数
Figure FDA0003451714700000034
将每一买方对所述拍卖节点的报价bi和每一卖方对所述拍卖节点的报价Sj转换成各自对应的等效报价；其中，
Figure FDA0003451714700000035
ti为第i个买方的全局信任值，bi为第i个买方的单位资源需求量报价，
Figure FDA0003451714700000036
为第i个买方报价转换后的等效报价；fs(tj)＝-fb(tj)+2，tj为第j个卖方的全局信任值，Sj为第j个卖方的单位资源共享量报价，
Figure FDA0003451714700000037
为第j个卖方报价转换后的等效报价；T0为固定的基准信任值；tj＝0时，fb(0)＝0；tj＝0时，fb(T0)＝1；ε为固定系数；
将所有买方的等效报价进行降序排列，并将所有卖方的等效报价进行升序排列，且进一步寻找一个值k，使得b′k>S′k,b′k+1＜S′k+1；
获取降序排列后的第k个买方的资源需求量
Figure FDA0003451714700000038
以及获取升序排列后的前k′个卖方的资源共享量
Figure FDA0003451714700000039
并将所获取到的降序排列后的第k个买方的资源需求量
Figure FDA00034517147000000310
和所获取到的升序排列后的前k′个卖方的资源共享量
Figure FDA00034517147000000311
进入所述双向拍卖程序进行资源量的匹配；
通过公式
Figure FDA00034517147000000312
计算出第k个买方与第k′个卖方之间的资源量差值的绝对值
Figure FDA00034517147000000313
为最小，并将第k个买方和第k′个卖方进行交易，交易价格是
Figure FDA00034517147000000314
交易后，若
Figure FDA0003451714700000041
则除去第k′个卖方，第k个买方进入下一轮拍卖；若
Figure FDA0003451714700000042
则除去第k个买方，第k′个卖方进入下一轮拍卖，直至参与交易的买方或卖方之中一个为空，结束拍卖；
待所述双向拍卖程序结束后，输出参与交易的每一买方和每一卖方各自的交易价格及交易对象。
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