CN111709582A - 一种无人机边缘计算资源动态优化方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种无人机边缘计算资源动态优化方法、系统及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种无人机边缘计算资源动态优化方法，包括以下步骤：收集变电站无人机巡检的资源拓扑图，得到初始资源分配情况；根据所述初始资源分配情况，采用多维博弈方法对调度服务器与前端的总体资源进行均衡分配；基于粒子群优化算法与多维LS‑SVM算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。本发明还提出了一种应用上述方法的系统，以及一种计算机可读存储介质，其中系统包括无人机、前端和调度服务器，所述调度服务器根据所述无人机的资源拓扑数据分析得到初始资源分配情况，然后根据其自身的资源数据及所述前端的资源数据进行资源动态优化，提高了巡检分析效率，降低了数据传输压力，减轻了服务器分析负担。

Description

一种无人机边缘计算资源动态优化方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及资源动态调度技术领域，更具体地，涉及一种无人机边缘计算资源动态优化方法、系统及存储介质。
背景技术
变电站智能化改造后信息化水平得到了较大的提升，采用集控站方式对多个变电站进行管理。采用操作队的模式进行巡检，巡检密度下降，也可能带来安全隐患。
目前，在220kV以及500kV变电站已经广泛开展了无人机巡检作业，由于在变电站中空间有限，这对无人机的飞行精度要求更高，而无人机自身的搭载负荷又有限，因此变电站内无人机巡检作业的高速运动环境中面临操作要求高、数据采集单一、数据处理复杂、计算资源及存储资源应用效率低等问题。公开号为 CN110380772A的专利公开了一种无人机中继系统的资源分配方法，其资源分配的对象主体为带宽资源，仍然存在数据采集单一、数据处理复杂、计算资源及存储资源应用效率低等问题。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的变电站内无人机巡检作业的高速运动环境中计算资源及存储资源应用效率低的缺陷，提供一种无人机边缘计算资源动态优化方法、系统及存储介质。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种无人机边缘计算资源动态优化方法，包括以下步骤：
S1：收集变电站无人机巡检的资源拓扑图，得到初始资源分配情况；
S2：根据所述初始资源分配情况，采用多维博弈方法对调度服务器与前端的总体资源进行均衡分配；
S3：基于粒子群优化算法与多维LS-SVM算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。
本技术方案用于变电站无人机巡检的数据分析及资源动态优化，其通过收集变电站无人机巡检的资源拓扑图，得到无人机初始资源分配情况，然后根据无人机的飞行状态，采用多维博弈方法调度服务器与前端的总体资源，实现均衡分配，采用粒子群优化算法与多维LS-SVM算法对计算及存储资源进行分类、调度和回收，实现无人机巡检中的边缘计算资源调度的动态优化。
优选地，S1步骤中，所述资源拓扑图通过无人机在变电站不停电的情况下开展对变电站框架、母线、绝缘子设备的巡检过程中获得。
优选地，S2步骤中，其具体步骤包括：
S2.1：搭建资源分配模型：将调度服务器与前端视为博弈参与人，记为i，且i＝1,2,...,n；将资源分配作为博弈策略，记为Si，且S＝{S1,S2,...,Sn}；数据占用空间为相应的收益，记为Ui，且U＝{U1,U2,...,Un}；均衡策略则为系统博弈后所得到的最优资源分配；
S2.2：令收益Ui为第i个参与人的总支付，U＝{U1,U2,...,Un}为n个参与人的总支付组合；其中，Ui＝Ui[(s11,s12,...,s1m),...,(si1,si2,...,sim),...,(sn1,sn2,...,snm)]，(si1,si2,...,sim)表示第i个参与人在多维均衡情况下的最优攻略，即为第i个参与人的所有可能战略中使收益Ui最大化的战略；
S2.3：在各博弈策略空间内随机生成初始可行策略s0＝{s10,s20,...,sn0}；记si-1为除博弈参与人i以外其他博弈者的策略集合，以任意第i个参与人的收益Ui为目标，同时固定si-1不变，在属于该博弈方的策略空间si内进行单目标优化，求得最佳决策si *最优化博弈者收益，从而得出稳定的Nash均衡解，实现资源的均衡分配。
优选地，S3步骤中，其具体步骤包括：
S3.1：搜索调度服务器与前端的有效资源数据作为原始样本数据；
S3.2：对所述原始样本数据进行尺度变换预处理；
S3.3：利用粒子群优化算法改进基于LS-SVM算法建立的资源调度回收模型，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。
优选地，S3.2步骤中，将所述原始样本数据变换到[a,b]范围内，预处理后的样本数据为：
Figure RE-GDA0002607215740000021
其中，a、b为正整数，且a<b；xi表示原始样本数据，xmax和xmin分别表示原始样本数据中最大和最小的样本值。
优选地，S3.3步骤中，其具体步骤如下：
S3.3.1：确定LS-SVM目标函数，其中，LS-SVM目标函数的表达公式如下：
Figure RE-GDA0002607215740000031
Figure RE-GDA0002607215740000032
式中，f(x)为预测的样本存活率，x表示样本，αi和β为进行LS-SVM模型预测的参数；K(x,xi)为核函数，且所述核函数必须正定且满足Mercer定理；σ为核参数；
S3.3.2：利用粒子群优化算法对LS-SVM目标函数进行参数寻优；
S3.3.3：判断资源类型，从而输出资源处理结果，完成资源的分配、调度和回收。
优选地，S3.3.2步骤中，在对LS-SVM目标函数进行参数寻优过程中，通过引入动态惯性权重ω(t)控制粒子群优化算法的局部与全局的寻优性能；其表达公式如下：
υsd(t+1)＝ω(t)υsd(t)+c1(t)r1(t)(psd(t)-xsd(t))+c2(t)r2(t)(psd(t)-xsd(t))
xsd(t+1)＝xsd(t)+υsd(t+1)
Figure RE-GDA0002607215740000033
Figure RE-GDA0002607215740000034
其中，t为进化代数，T为最大进化代数；υsd(t)表示粒子在解空间内飞行的速度；r1(t)和r2(t)分别表示期间[0,1]；psd(t)表示全局最优解；xsd(t)表示当前最优解；ω1为初始惯性权值，ω2为终止惯性权值；c1(t)和c2(t)为进化代数为t时的加速常数，且c1(t)表示初值c1i线性减小到终值c1f的加速常数，c2(t)表示初值 c2i线性减小到终值c2f的加速常数。
本发明还提出了一种无人机边缘计算资源动态优化系统，应用于上述一种无人机边缘计算资源动态优化方法，其包括：无人机，所述无人机包括数据采集模块和通信模块，所述无人机通过所述数据采集模块收集变电站无人机巡检的资源拓扑数据后通过通信模块发送至调度服务器中；前端，所述前端将其资源数据发送至调度服务器中；调度服务器，所述调度服务器根据所述无人机的资源拓扑数据分析得到初始资源分配情况，然后根据其自身的资源数据及所述前端的资源数据，采用多维博弈方法进行均衡分配，并基于粒子群优化算法与多维LS-SVM算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。
优选地，所述调度服务器还包括反馈模块，所述反馈模块根据其计算及存储资源的分配、调度和回收结果向无人机发送资源调度结果，所述无人机根据其接收的资源调度结果进行协同巡检。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的无人机边缘计算资源动态优化方法的步骤。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明通过将边缘计算资源动态优化方法引入到变电站无人机巡检工作中，利用多维分析及优化方法对无人机巡检中的边缘计算资源调度开展动态优化，提高巡检分析的效率，降低数据传输的压力，减轻服务器分析的负担，为保证电力系统安全稳定运行提供了一种新的数据分析手段。
附图说明
图1为实施例1的无人机边缘计算资源动态优化方法的流程图。
图2为实施例1中基于PSO算法与多维LS-SVM算法进行优化的流程图。
图3为实施例2的无人机边缘计算资源动态优化系统的结构示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提出一种无人机边缘计算资源动态优化方法，如图1所示，为本实施例的无人机边缘计算资源动态优化方法的流程图。
本实施例提出的无人机边缘计算资源动态优化方法中，包括以下步骤：
S1：收集变电站无人机巡检的资源拓扑图，得到初始资源分配情况。
本步骤中，通过无人机在变电站不停电的情况下开展对变电站框架、母线、绝缘子设备的巡检，得到巡检资源拓扑图，从而得到无人机初始资源分配情况。
S2：根据所述初始资源分配情况，采用多维博弈方法对调度服务器与前端的总体资源进行均衡分配；其具体步骤如下：
S2.1：搭建资源分配模型：将调度服务器与前端视为博弈参与人，记为i，且i＝1,2,...,n；将资源分配作为博弈策略，记为Si，且S＝{S1,S2,...,Sn}；数据占用空间为相应的收益，记为Ui，且U＝{U1,U2,...,Un}；均衡策略则为系统博弈后所得到的最优资源分配；
S2.2：令收益Ui为第i个参与人的总支付(总效用水平)，U＝{U1,U2,...,Un} 为n个参与人的总支付组合；
由于参与人的总支付不仅取决于自己的战略选择，还取决于其他参与人的战略选择，即Ui＝Ui[(s11,s12,...,s1m),...,(si1,si2,...,sim),...,(sn1,sn2,...,snm)]，其中，(si1,si2,...,sim)表示第i个参与人在多维均衡情况下的最优攻略，即为第i个参与人的所有可能战略中使收益Ui最大化的战略；
S2.3：在各博弈策略空间内随机生成初始可行策略s0＝{s10,s20,...,sn0}；记si-1为除博弈参与人i以外其他博弈者的策略集合，以任意第i个参与人的收益Ui为目标，同时固定si-1不变，在属于该博弈方的策略空间si内进行单目标优化，求得最佳决策si *最优化博弈者收益，从而得出稳定的Nash均衡解，实现资源的均衡分配。
S3：基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法与多维LS-SVM 算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收；如图2所示，为本实施例中基于PSO算法与多维LS-SVM算法进行优化的流程图，其具体步骤如下：
S3.1：搜索调度服务器与前端的有效资源数据作为原始样本数据；
S3.2：对所述原始样本数据进行尺度变换预处理，以提高资源调度回收算法的泛化性；其中，将所述原始样本数据变换到[a,b]范围内，尺度变换预处理后的样本数据为：
Figure RE-GDA0002607215740000051
其中，a、b为正整数，且a<b；xi表示原始样本数据，xmax和xmin分别表示原始样本数据中最大和最小的样本值；
S3.3：利用粒子群优化算法改进基于LS-SVM算法建立的资源调度回收模型，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收；具体地：
S3.3.1：确定LS-SVM目标函数，其中，LS-SVM目标函数的表达公式如下：
Figure RE-GDA0002607215740000061
Figure RE-GDA0002607215740000062
式中，f(x)为预测的样本存活率，x表示样本，αi和β为进行LS-SVM模型预测的参数；K(x,xi)为核函数，且所述核函数必须正定且满足Mercer定理；σ为核参数，用于决定样本数据分布的复杂程度；
S3.3.2：利用粒子群优化算法对LS-SVM目标函数进行参数寻优，即粒子以速度υs＝[υs1,υs2,...,υsd]T在解空间内飞行，且该粒子速度可按照其历史行为进行动态调整，因此粒子有主见向其最优搜索位置趋近的倾向。通过引入动态惯性权重ω(t)控制粒子群优化算法的局部与全局的寻优性能；其表达公式如下：
υsd(t+1)＝ω(t)υsd(t)+c1(t)r1(t)(psd(t)-xsd(t))+c2(t)r2(t)(psd(t)-xsd(t))
xsd(t+1)＝xsd(t)+υsd(t+1)
Figure RE-GDA0002607215740000063
Figure RE-GDA0002607215740000064
其中，t为进化代数，T为最大进化代数；υsd(t)表示粒子在解空间内飞行的速度；r1(t)和r2(t)分别表示期间[0,1]；psd(t)表示全局最优解；xsd(t)表示当前最优解；ω1为初始惯性权值，ω2为终止惯性权值；c1(t)和c2(t)为进化代数为t时的加速常数，且c1(t)表示初值c1i线性减小到终值c1f的加速常数，c2(t)表示初值 c2i线性减小到终值c2f的加速常数；
S3.3.3：判断资源类型，从而输出资源处理结果，完成资源的分配、调度和回收。
本实施例中提出的无人机边缘计算资源动态优化方法，其目的在于克服无人机在高速运动环境中计算资源、存储资源应用效率低的问题，旨在实现计算资源、存储资源的最优分配、调度和回收，提高无人机在变电站巡检过程中的资源利用率，减轻数据传输以及服务器的计算负担。本实施例通过将边缘计算资源动态优化方法引入到变电站无人机巡检工作中，利用多维分析及优化方法对无人机巡检中的边缘计算资源调度开展动态优化，提高巡检分析的效率，降低数据传输的压力，减轻服务器分析的负担，为保证电力系统安全稳定运行提供了一种新的数据分析手段。
本实施例还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本实施例提出的无人机边缘计算资源动态优化方法中的步骤。
实施例2
本实施例提出一种无人机边缘计算资源动态优化系统，应用实施例1提出的无人机边缘计算资源动态优化方法。如图3所示，为本实施例的无人机边缘计算资源动态优化系统的结构示意图。
本实施例中提出的无人机边缘计算资源动态优化系统中，包括：
无人机1，无人机1包括数据采集模块11和通信模块12，无人机1通过通信模块12将采集模块11采集的资源数据发送至调度服务器3中；
前端2，前端2与调度服务器3通信连接，用于将其资源数据发送至调度服务器3中
调度服务器3，包括反馈模块31，调度服务器3通过反馈模块31将其资源优化结果发送至无人机1中。
在具体实施过程中，无人机1通过数据采集模块11收集变电站无人机1巡检的资源拓扑数据后通过通信模块12发送至调度服务器3中；前端2将其资源数据发送至调度服务器3中；调度服务器3根据无人机1的资源拓扑数据分析得到初始资源分配情况，然后根据其自身的资源数据及前端2的资源数据，采用多维博弈方法进行均衡分配，并基于粒子群优化算法与多维LS-SVM算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收；调度服务器3 中的反馈模块31根据其计算及存储资源的分配、调度和回收结果向无人机1发送资源调度结果，无人机1根据其接收的资源调度结果进行协同巡检。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：收集变电站无人机巡检的资源拓扑图，得到初始资源分配情况；
S2：根据所述初始资源分配情况，采用多维博弈方法对调度服务器与前端的总体资源进行均衡分配；
S3：基于粒子群优化算法与多维LS-SVM算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。
2.根据权利要求1所述的无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于：所述S1步骤中，所述资源拓扑图通过无人机在变电站不停电的情况下开展对变电站框架、母线、绝缘子设备的巡检过程中获得。
3.根据权利要求1所述的无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于：所述S2步骤中，其具体步骤包括：
S2.1：搭建资源分配模型：将调度服务器与前端视为博弈参与人，记为i，且i＝1,2,...,n；将资源分配作为博弈策略，记为Si，且S＝{S1,S2,...,Sn}；数据占用空间为相应的收益，记为Ui，且U＝{U1,U2,...,Un}；均衡策略则为系统博弈后所得到的最优资源分配；
S2.2：令收益Ui为第i个参与人的总支付，U＝{U1,U2,...,Un}为n个参与人的总支付组合；其中，Ui＝Ui[(s11,s12,...,s1m),...,(si1,si2,...,sim),...,(sn1,sn2,...,snm)]，(si1,si2,...,sim)表示第i个参与人在多维均衡情况下的最优攻略，即为第i个参与人的所有可能战略中使收益Ui最大化的战略；
S2.3：在各博弈策略空间内随机生成初始可行策略s0＝{s10,s20,...,sn0}；记si-1为除博弈参与人i以外其他博弈者的策略集合，以任意第i个参与人的收益Ui为目标，同时固定si-1不变，在属于该博弈方的策略空间si内进行单目标优化，求得最佳决策
Figure FDA0002546193250000011
最优化博弈者收益，从而得出稳定的Nash均衡解，实现资源的均衡分配。
4.根据权利要求3所述的无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于：所述S3步骤中，其具体步骤包括：
S3.1：搜索调度服务器与前端的有效资源数据作为原始样本数据；
S3.2：对所述原始样本数据进行尺度变换预处理；
S3.3：利用粒子群优化算法改进基于LS-SVM算法建立的资源调度回收模型，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。
5.根据权利要求4所述的无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于：所述S3.2步骤中，将所述原始样本数据变换到[a,b]范围内，预处理后的样本数据为：
Figure FDA0002546193250000021
其中，a、b为正整数，且a<b；xi表示原始样本数据，xmax和xmin分别表示原始样本数据中最大和最小的样本值。
6.根据权利要求5所述的无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于：所述S3.3步骤中，其具体步骤如下：
S3.3.1：确定LS-SVM目标函数，其中，LS-SVM目标函数的表达公式如下：
Figure FDA0002546193250000022
Figure FDA0002546193250000023
式中，f(x)为预测的样本存活率，x表示样本，αi和β为进行LS-SVM模型预测的参数；K(x,xi)为核函数，且所述核函数必须正定且满足Mercer定理；σ为核参数；
S3.3.2：利用粒子群优化算法对LS-SVM目标函数进行参数寻优；
S3.3.3：判断资源类型，从而输出资源处理结果，完成资源的分配、调度和回收。
7.根据权利要求6所述的无人机边缘计算资源动态优化方法，其特征在于：所述S3.3.2步骤中，在对LS-SVM目标函数进行参数寻优过程中，通过引入动态惯性权重ω(t)控制粒子群优化算法的局部与全局的寻优性能；其表达公式如下：
υsd(t+1)＝ω(t)υsd(t)+c1(t)r1(t)(psd(t)-xsd(t))+c2(t)r2(t)(psd(t)-xsd(t))
xsd(t+1)＝xsd(t)+υsd(t+1)
Figure FDA0002546193250000024
Figure FDA0002546193250000031
其中，t为进化代数，T为最大进化代数；υsd(t)表示粒子在解空间内飞行的速度；r1(t)和r2(t)分别表示期间[0,1]；psd(t)表示全局最优解；xsd(t)表示当前最优解；ω1为初始惯性权值，ω2为终止惯性权值；c1(t)和c2(t)为进化代数为t时的加速常数，且c1(t)表示初值c1i线性减小到终值c1f的加速常数，c2(t)表示初值c2i线性减小到终值c2f的加速常数。
8.一种无人机边缘计算资源动态优化系统，其特征在于，包括：
无人机，所述无人机包括数据采集模块和通信模块，所述无人机通过所述数据采集模块收集变电站无人机巡检的资源拓扑数据后通过通信模块发送至调度服务器中；
前端，所述前端将其资源数据发送至调度服务器中；
调度服务器，所述调度服务器根据所述无人机的资源拓扑数据分析得到初始资源分配情况，然后根据其自身的资源数据及所述前端的资源数据，采用多维博弈方法进行均衡分配，并基于粒子群优化算法与多维LS-SVM算法，以资源存活率最优为目标，实现计算及存储资源的分配、调度和回收。
9.根据权利要求8所述的无人机边缘计算资源动态优化系统，其特征在于：所述调度服务器还包括反馈模块，所述反馈模块根据其计算及存储资源的分配、调度和回收结果向无人机发送资源调度结果，所述无人机根据其接收的资源调度结果进行协同巡检。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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