CN110996396A - 一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法 - Google Patents

一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法 Download PDF

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CN110996396A CN201911245294.3A CN201911245294A CN110996396A CN 110996396 A CN110996396 A CN 110996396A CN 201911245294 A CN201911245294 A CN 201911245294A CN 110996396 A CN110996396 A CN 110996396A
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龙宁
熊兴中
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Chengdu Technological University CDTU
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Abstract

本发明公开了一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，包括以下步骤：定义移动边缘网络资源分配的各项数据；数据初始化；收集用户竞标信息；对用户进行分组，并进行分组间时间优先级竞标；进行组内资源竞标；进行资源竞标支付；输出资源分配结果；本发明通过结合在线资源分配机制与组合拍卖来设计计算迁移过程中的通信资源和计算资源的联合分配算法，能实现移动边缘计算网络中的在线组合资源分配，并且能在保证个体理性和激励相容的前提下尽量提高服务提供商的收益，且具有收敛速度快、复杂度低，易实现的优势。

Description

一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法
技术领域
本发明属于移动边缘计算领域，特别是涉及一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法。
背景技术
近年来，一种称为移动边缘计算(MEC,Mobile Edge Computing)的网络新技术被提出。从概念上来讲，移动边缘计算技术是移动云计算技术的应用拓展。MEC概念最先是由欧洲电信标准研究所提出，其核心思想是“在无线接入网络(RAN,Radio Access Network)内靠近移动用户的位置提供IT和云计算能力的新平台”。基于移动边缘计算技术，计算和存储资源被部署在网络边缘以支撑移动设备的计算密集型应用需求。此时，移动用户可以将计算密集型任务迁移到MEC服务器中执行，从而显著降低对移动设备计算能力的要求并减小移动设备计算密集型任务执行带来的能耗。在移动边缘计算场景中，移动网络运营商可以将移动边缘计算服务器空闲资源租用给第三方从而获得附加收益。
移动边缘计算系统中的高效资源分配一直以来都是一个难题，其涉及计算、通信与存储等多个维度资源的联合决策与分配，需要解决如迁移决策、服务器关联、联合计算通信与存储分片等问题。现有的资源分配机制多利用优化理论进行建模，通常为非凸问题，求解复杂度高。此外，现有网络资源分配机制大多为低效率离线优化方法，无法对资源进行实时分配。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，使得服务提供商可以获得较高收益，且分配方法实现复杂度较低。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，包括以下步骤：
S1.定义移动边缘网络资源分配的各项数据：
定义小区基站提供的通信带宽容量为C；
定义基站配置服务器提供的计算容量为W；
定义一个资源分配时间周期的长度为T；
定义小区内请求计算迁移服务用户集为
Figure BDA0002307362400000011
用户数为N；
定义N个用户的投标信息组合为
Figure BDA0002307362400000012
定义用户i的投标信息为
Figure BDA0002307362400000013
其中wi定义用户i的通信资源需求，ci定义用户i的计算资源需求，ti定义用户i的组合资源期望占用时间，规定ti≤T，
Figure BDA0002307362400000014
定义用户i对服务时间优先顺序的报价，简称时间竞标，
Figure BDA0002307362400000021
表示用户i请求组合资源报价，简称资源竞标；
定义用户分组结果指示向量
Figure BDA0002307362400000022
用户时间优先级支付向量
Figure BDA0002307362400000023
用户资源分配结果指示向量
Figure BDA0002307362400000024
用户资源竞标支付向量
Figure BDA0002307362400000025
定义资源保留价格s；
S2.数据初始化：
初始化W，C，T，以及用户分组结果指示向量aG＝0，用户时间优先级支付向量pt＝0，用户资源分配结果指示向量as＝0，用户资源竞标支付向量ps＝0；
S3.收集用户竞标信息
Figure BDA0002307362400000026
S4.对用户进行分组，并进行分组间时间优先级竞标：
Figure BDA0002307362400000027
S5.进行组内资源竞标：
Figure BDA0002307362400000028
S6.进行资源竞标支付：
Figure BDA0002307362400000029
S7.输出资源分配结果(aG,pt,aS,pS)。
所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.对于所有用户
Figure BDA00023073624000000210
将时间段ti相等的用户加入分组
Figure BDA00023073624000000211
满足
Figure BDA00023073624000000212
S402.统计分组总数M，初始化tG用于保存每个分组所处的时间段；
S403.对于所有m＝1,...,M：
计算分组
Figure BDA00023073624000000213
的时间竞标和：
Figure BDA00023073624000000214
分组竞标时间段
Figure BDA00023073624000000215
为分组
Figure BDA00023073624000000216
内任意用户请求的时间段；
S404.对所有分组的时间竞标和进行降序排序，使得
Figure BDA00023073624000000217
S405.判断是否满足sum(tG)＞T：
若是，竞标成功的分组总数为
Figure BDA00023073624000000218
对于成功分组m＝1,...,n内的所有用户
Figure BDA00023073624000000219
其余用户
Figure BDA00023073624000000220
若否，所有分组都为成功竞标的分组，成功分组数n＝M；对于成功分组m＝1,...,n内的所有用户
Figure BDA0002307362400000031
S406.对于所有竞标成功的分组m＝1,...,n；
分组内时间竞标最低的用户为
Figure BDA0002307362400000032
淘汰用户p，使
Figure BDA0002307362400000033
用户p支付
Figure BDA0002307362400000034
对于所有
Figure BDA0002307362400000035
支付
Figure BDA0002307362400000036
S407.输出
Figure BDA0002307362400000037
和
Figure BDA0002307362400000038
所述步骤S5包括以下子步骤：
S500.初始化m＝1；
S501.对于所有竞标成功分组m：
S5011.恢复资源总量W、C,对于所有用户
Figure BDA0002307362400000039
计算资源竞标密度
Figure BDA00023073624000000310
对分组内用户的资源竞标密度降序排列，使得
Figure BDA00023073624000000311
S5012.在
Figure BDA00023073624000000312
依次对i进行取值，并在每一个i值下执行如下步骤：
如果
Figure BDA00023073624000000313
则W＝W-wi，C＝C-ci且
Figure BDA00023073624000000314
否则，
Figure BDA00023073624000000315
如果
Figure BDA00023073624000000316
分组内资源分配完毕，且其余用户
Figure BDA00023073624000000317
则m＝m+1并跳转到步骤S501；否则，返回步骤S5012，进行下一个i值下的步骤执行，直至
Figure BDA00023073624000000318
下的步骤执行结束后，进入步骤S502；
S502.输出
Figure BDA00023073624000000319
所述步骤S6包括以下子步骤：
S601.对于所有竞标成功分组m＝1,...,n，以及所有竞标成功的用户
Figure BDA00023073624000000320
Figure BDA00023073624000000321
即将对应的
Figure BDA00023073624000000322
换成
Figure BDA00023073624000000323
Θ换成Θ-i，再次执行步骤S5得到
Figure BDA00023073624000000324
其中，
Figure BDA00023073624000000331
是将
Figure BDA00023073624000000326
中第i个用户排除后剩余用户构成的集合，Θ-i是将Θ中第i个用户的投标去掉后其他用户投标信息组合；
临界支付用户为
Figure BDA00023073624000000327
若有多个则任取一个，用户i支付
Figure BDA00023073624000000328
若不存在q，则
Figure BDA00023073624000000329
S602.输出
Figure BDA00023073624000000330
本发明的有益效果是：本发明满足能够使得服务提供商具有较高收益；适用于移动云计算和移动边缘计算等各种场景，并对不同业务量场景具有很好的适应性；且具有收敛速度快、复杂度低，易实现的优势。
附图说明
图1为本发明性能示例场景图；
图2为本发明的方法流程图；
图3为服务提供商的收益对比图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
本发明通过结合在线资源分配机制与组合拍卖来设计计算迁移过程中的通信资源和计算资源的联合分配算法。首先，对时间轴进行周期离散化，在一个时间周期内实时分配资源从而资源分配的在线化；其次，一个周期内的资源竞标分为五个阶段，包括收集用户竞标，用户分组，分组间优先级竞标，分组内资源竞标以及用户支付确定。其余周期依次类推，直至算法结束；
在本申请的实施例中，图1所示单小区网络包括四个移动用户User1、User2、User3和User4，一个配置有边缘计算服务Server的蜂窝小区基站BS。任意User i(i＝1,…,4)的投标信息由一个五元组
Figure BDA0002307362400000041
刻画；其中，wi定义用户i的无线资源需求，ci定义用户i的计算资源需求，ti定义用户i的组合资源期望占用时间，
Figure BDA0002307362400000042
定义用户i对服务时间优先顺序的报价，
Figure BDA0002307362400000043
定义用户i请求组合资源报价。例如，对于User1(4,3,2,3.5,2.5)，其通信与计算资源需求分别为4和3，资源占用时间长度为2，服务时间优先顺序报价为3.5，请求资源组合报价为2.5。蜂窝小区基站BS可以提供的通信带宽容量为20，即BS(20)，连接到BS的移动边缘计算服务可提供的计算资源容量为24，即Server(24)。用户的一个资源分配周期T的长度可以根据用户业务量进行动态调整，这保证了所提算法对不同场景良好的适应性。显然，对于不同的User i，单位资源估价不同，因而系统优先将资源分配给估价更高的用户，具体地，本发明通过指标函数来衡量用户的分配优先级。例如，在图1中，User2和User 4请求的时间段均为4，User 1请求时间段长度为2，User 3请求时间段为3，据此用户被分为三种。第一组时间优先竞标和最高，在周期时间段T的最开始分配资源。针对图1所示网络场景模型，采用本发明提出的方法进行网络资源分配，具体地：
如图2所示，一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，包括以下步骤：
S1.定义移动边缘网络资源分配的各项数据：
定义小区基站提供的通信带宽容量为C；
定义基站配置服务器提供的计算容量为W；
定义一个资源分配时间周期的长度为T；
定义小区内请求计算迁移服务用户集为
Figure BDA0002307362400000051
用户数为N；
定义N个用户的投标信息组合为
Figure BDA0002307362400000052
定义用户i的投标信息为
Figure BDA0002307362400000053
其中wi定义用户i的通信资源需求，ci定义用户i的计算资源需求，ti定义用户i的组合资源期望占用时间，规定ti≤T，
Figure BDA0002307362400000054
定义用户i对服务时间优先顺序的报价，简称时间竞标，
Figure BDA0002307362400000055
表示用户i请求组合资源报价，简称资源竞标；
定义用户分组结果指示向量
Figure BDA0002307362400000056
用户时间优先级支付向量
Figure BDA0002307362400000057
用户资源分配结果指示向量
Figure BDA0002307362400000058
用户资源竞标支付向量
Figure BDA0002307362400000059
定义资源保留价格s；
S2.数据初始化：
初始化W，C，T，以及用户分组结果指示向量aG＝0，用户时间优先级支付向量pt＝0，用户资源分配结果指示向量as＝0，用户资源竞标支付向量ps＝0；
S3.收集用户竞标信息
Figure BDA00023073624000000510
S4.对用户进行分组，并进行分组间时间优先级竞标：
Figure BDA00023073624000000511
S5.进行组内资源竞标：
Figure BDA00023073624000000512
S6.进行资源竞标支付：
Figure BDA00023073624000000513
S7.输出资源分配结果(aG,pt,aS,pS)。
所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.对于所有用户
Figure BDA00023073624000000514
将时间段ti相等的用户加入分组
Figure BDA00023073624000000515
满足
Figure BDA00023073624000000516
S402.统计分组总数M，初始化tG用于保存每个分组所处的时间段；
S403.对于所有m＝1,...,M：
计算分组
Figure BDA0002307362400000061
的时间竞标和：
Figure BDA0002307362400000062
分组竞标时间段
Figure BDA0002307362400000063
为分组
Figure BDA0002307362400000064
内任意用户请求的时间段；
S404.对所有分组的时间竞标和进行降序排序，使得
Figure BDA0002307362400000065
S405.判断是否满足sum(tG)＞T：
若是，竞标成功的分组总数为
Figure BDA0002307362400000066
对于成功分组m＝1,...,n内的所有用户
Figure BDA0002307362400000067
其余用户
Figure BDA0002307362400000068
若否，所有分组都为成功竞标的分组，成功分组数n＝M；对于成功分组m＝1,...,n内的所有用户
Figure BDA0002307362400000069
S406.对于所有竞标成功的分组m＝1,...,n；
分组内时间竞标最低的用户为
Figure BDA00023073624000000610
淘汰用户p，使
Figure BDA00023073624000000611
用户p支付
Figure BDA00023073624000000612
对于所有
Figure BDA00023073624000000613
支付
Figure BDA00023073624000000614
S407.输出
Figure BDA00023073624000000615
和
Figure BDA00023073624000000616
所述步骤S5包括以下子步骤：
S500.初始化m＝1；
S501.对于所有竞标成功分组m：
S5011.恢复资源总量W、C,对于所有用户
Figure BDA00023073624000000617
计算资源竞标密度
Figure BDA00023073624000000618
对分组内用户的资源竞标密度降序排列，使得
Figure BDA00023073624000000619
S5012.在
Figure BDA00023073624000000620
依次对i进行取值，并在每一个i值下执行如下步骤：
如果
Figure BDA00023073624000000621
则W＝W-wi，C＝C-ci且
Figure BDA00023073624000000622
否则，
Figure BDA00023073624000000623
如果
Figure BDA00023073624000000624
分组内资源分配完毕，且其余用户
Figure BDA00023073624000000625
则m＝m+1并跳转到步骤S501；否则，返回步骤S5012，进行下一个i值下的步骤执行，直至
Figure BDA00023073624000000626
下的步骤执行结束后，进入步骤S502；
S502.输出
Figure BDA00023073624000000627
所述步骤S6包括以下子步骤：
S601.对于所有竞标成功分组m＝1,...,n，以及所有竞标成功的用户
Figure BDA0002307362400000071
Figure BDA0002307362400000072
即将对应的
Figure BDA0002307362400000073
换成
Figure BDA0002307362400000074
Θ换成Θ-i，再次执行步骤S5得到a_S；其中，
Figure BDA00023073624000000711
是将
Figure BDA0002307362400000076
中第i个用户排除后剩余用户构成的集合，Θ-i是将Θ中第i个用户的投标去掉后其他用户投标信息组合；
临界支付用户为
Figure BDA0002307362400000077
若有多个则任取一个，用户i支付
Figure BDA0002307362400000078
若不存在q，则
Figure BDA0002307362400000079
S602.输出
Figure BDA00023073624000000710
将本发明所提方法与集中式优化算法进行性能比较；集中式优化算法基本思想为：通过优化理论进行建模，将资源分配问题转化为二维背包问题。仿真设置条件为：在图1所示网络场景中，用户数作为横轴在[20,55]区间内以步长5变化，通信带宽容量为15，计算容量为20，资源分配周期T为14，用户计算资源请求量为ci∈[3,5](即用户计算资源请求量是[3,5]内的均匀分布)，通信资源请求量为wi∈[3,5](即用户通信资源请求量是[3,5]内的均匀分布)，请求时间长度为ti∈[2,4](即用户资源请求时长是[2,4]内的均匀分布)。
图3展示了本发明所提方法与集中式优化算法系统服务提供商收益对比图；其为执行1000次蒙特卡洛仿真下平均结果。首先，随着用户数增加，两种算法卖家收益都逐渐增大，其原因在于：在资源总量不足的情况下用户数增多将带来更多的价值搜索空间，更容易将资源分配给高价值的用户并获得更高收益。此外，本发明算法的服务提供商收益要明显高于集中式优化算法，其原因在于本发明算法为卖家带来了潜在的时间分配的支付，换言之本发明算法为卖家即服务提供商带来了更高的收益。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.定义移动边缘网络资源分配的各项数据：
定义小区基站提供的通信带宽容量为C；
定义基站配置服务器提供的计算容量为W；
定义一个资源分配时间周期的长度为T；
定义小区内请求计算迁移服务用户集为
Figure FDA0002307362390000011
用户数为N；
定义N个用户的投标信息组合为
Figure FDA0002307362390000012
定义用户i的投标信息为
Figure FDA0002307362390000013
其中wi定义用户i的通信资源需求，ci定义用户i的计算资源需求，ti定义用户i的组合资源期望占用时间，规定ti≤T，
Figure FDA0002307362390000014
定义用户i对服务时间优先顺序的报价，简称时间竞标，
Figure FDA0002307362390000015
表示用户i请求组合资源报价，简称资源竞标；
定义用户分组结果指示向量
Figure FDA0002307362390000016
用户时间优先级支付向量
Figure FDA0002307362390000017
用户资源分配结果指示向量
Figure FDA0002307362390000018
用户资源竞标支付向量
Figure FDA0002307362390000019
定义资源保留价格s；
S2.数据初始化：
初始化W，C，T，以及用户分组结果指示向量aG＝0，用户时间优先级支付向量pt＝0，用户资源分配结果指示向量as＝0，用户资源竞标支付向量ps＝0；
S3.收集用户竞标信息
Figure FDA00023073623900000110
S4.对用户进行分组，并进行分组间时间优先级竞标：
Figure FDA00023073623900000111
S5.进行组内资源竞标：
Figure FDA00023073623900000112
S6.进行资源竞标支付：
Figure FDA00023073623900000113
S7.输出资源分配结果(aG,pt,aS,pS)。
2.根据权利要求1所述的一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.对于所有用户
Figure FDA00023073623900000114
将时间段ti相等的用户加入分组
Figure FDA00023073623900000115
满足
Figure FDA00023073623900000116
S402.统计分组总数M，初始化tG用于保存每个分组所处的时间段；
S403.对于所有m＝1,...,M：
计算分组
Figure FDA0002307362390000021
的时间竞标和：
Figure FDA0002307362390000022
分组竞标时间段
Figure FDA0002307362390000023
为分组
Figure FDA0002307362390000024
内任意用户请求的时间段；
S404.对所有分组的时间竞标和进行降序排序，使得
Figure FDA0002307362390000025
S405.判断是否满足sum(tG)＞T：
若是，竞标成功的分组总数为
Figure FDA0002307362390000026
对于成功分组m＝1,...,n内的所有用户
Figure FDA0002307362390000027
其余用户
Figure FDA0002307362390000028
若否，所有分组都为成功竞标的分组，成功分组数n＝M；对于成功分组m＝1,...,n内的所有用户
Figure FDA0002307362390000029
S406.对于所有竞标成功的分组m＝1,...,n；
分组内时间竞标最低的用户为
Figure FDA00023073623900000210
淘汰用户p，使
Figure FDA00023073623900000211
用户p支付
Figure FDA00023073623900000212
对于所有
Figure FDA00023073623900000213
支付
Figure FDA00023073623900000214
S407.输出
Figure FDA00023073623900000215
和
Figure FDA00023073623900000216
3.根据权利要求1所述的一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下子步骤：
S500.初始化m＝1；
S501.对于所有竞标成功分组m：
S5011.恢复资源总量W、C,对于所有用户
Figure FDA00023073623900000217
计算资源竞标密度
Figure FDA00023073623900000218
对分组内用户的资源竞标密度降序排列，使得
Figure FDA00023073623900000219
S5012.在
Figure FDA00023073623900000220
依次对i进行取值，并在每一个i值下执行如下步骤：
如果
Figure FDA00023073623900000221
则W＝W-wi，C＝C-ci且
Figure FDA00023073623900000222
否则，
Figure FDA00023073623900000223
如果
Figure FDA00023073623900000224
分组内资源分配完毕，且其余用户
Figure FDA00023073623900000225
则m＝m+1并跳转到步骤S501；
否则，返回步骤S5012，进行下一个i值下的步骤执行，直至
Figure FDA0002307362390000031
下的步骤执行结束后，进入步骤S502；
S502.输出
Figure FDA0002307362390000032
4.根据权利要求1所述的一种基于在线组合拍卖的移动边缘网络资源分配方法，其特征在于：所述步骤S6包括以下子步骤：
S601.对于所有竞标成功分组m＝1,...,n，以及所有竞标成功的用户
Figure FDA0002307362390000033
执行
Figure FDA0002307362390000034
即将对应的
Figure FDA0002307362390000035
换成
Figure FDA0002307362390000036
Θ换成Θ-i，再次执行步骤S5得到
Figure FDA0002307362390000037
其中，
Figure FDA0002307362390000038
是将
Figure FDA0002307362390000039
中第i个用户排除后剩余用户构成的集合，Θ-i是将Θ中第i个用户的投标去掉后其他用户投标信息组合；
临界支付用户为
Figure FDA00023073623900000310
若有多个则任取一个，用户i支付
Figure FDA00023073623900000311
若不存在q，则
Figure FDA00023073623900000312
S602.输出
Figure FDA00023073623900000313
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