CN112188631A - 基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法 - Google Patents

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CN112188631A CN202011073231.7A CN202011073231A CN112188631A CN 112188631 A CN112188631 A CN 112188631A CN 202011073231 A CN202011073231 A CN 202011073231A CN 112188631 A CN112188631 A CN 112188631A
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Abstract

本发明涉及一种基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法。实现步骤为：数据初始化；雾节点在资源分配周期获取资源分配动作；雾节点在资源分配周期获取资源分配动作对应的成本值和约束值；雾节点为下一个资源分配周期更新对偶变量；雾节点为下一个资源分配周期更新计算资源分配动作，根据计算资源分配动作决定在资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源。本发明不需要成本函数和约束函数的显示表达，雾节点利用先前资源分配周期的资源信息，在当前资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，数据利用分配到的计算资源进行预处理从而节省用于传输数据的通信资源提高海上通信效率，并满足不同海洋应用的通信服务质量需求。

Description

基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，涉及一种基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法。
背景技术
随着人类海洋活动的不断增加，部署了越来越多的水下设备，用于海洋鱼类活动检测、海洋环境检测和海洋船舶保障等。这些设备产生了大量数据，装备在船舶，浮标上的雾节点收集数据，处理收集到的数据并进行传输，基站，卫星接收来自于雾节点传输的数据，并将数据传输到数据中心和用户，从而实现对数据的应用需求。与地面通信不同，海上通信环境恶劣，海上通信资源有限且缺乏基础通信设施。如何高效利用有限的通信资源传输数据提高海上通信效率，这成为急需解决的问题。针对这一问题，现有的资源管理方法解决效果不显著，未考虑在雾节点处对数据实时分配雾节点的计算资源，数据利用分配到的计算资源进行预处理从而节省用于传输数据的通信资源提高海上通信效率，也未考虑满足不同海洋应用的服务质量需求。
发明内容
本发明提供一种基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法，该方法不需要成本函数和约束函数的显示表达，雾节点利用先前资源分配周期的资源信息，在当前资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，数据利用分配到的计算资源进行预处理从而节省用于传输数据的通信资源提高海上通信效率，并满足不同海洋应用的通信服务质量需求。
本发明通过以下技术方案来实现：
基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、对
Figure BDA0002715832390000011
λ1,δ和β,α和μ进行初始化，t＝1，其中，xt表示雾节点在第t个资源分配周期的资源分配动作，这里资源分配动作包含雾节点在资源分配周期可以给数据分配的计算资源，Pi(t)表示雾节点在第t个资源分配周期可以给第i个应用数据分配的计算资源，计算资源是虚拟化的，没有单位，现实中可以是算力，可以是内存大小，频率的函数，λt表示在第t个资源分配周期的对偶变量，β∈[0,1)是取决于δ的预选常数，δ表示大于0的预选常数，α和μ表示用于调整步长的预定义常数；
S2、雾节点基于公式
Figure BDA0002715832390000012
在第t个资源分配周期获取资源分配动作xt和xt+δun,t，其中，由于成本函数和约束函数在设定中是未知，则成本的梯度表示为：
Figure BDA0002715832390000021
则约束的梯度表示为：
Figure BDA0002715832390000022
ΦβX(y)＝arg minx∈βX||x-y||2表示为投影算子，X表示设定的可行集合，而βX表示X的一个子集，u是随机单位向量，d表示维度，un,t表示独立于单位球的表面，
Figure BDA0002715832390000023
从步骤S2到步骤S5循环进行，每循环一次t加1；
S3、雾节点在第t个资源分配周期获取资源分配动作xt和xt+δun,t对应的成本值ft(xt)Hz/bit，ft(xt+δun,t)Hz/bit，和约束值gt(xt)Hz，gt(xt+δun,t)Hz；
S4、雾节点通过公式
Figure BDA0002715832390000024
为下一个资源分配周期更新对偶变量λt+1，其中，[x]+＝max{x,0}；
S5、雾节点通过公式
Figure BDA0002715832390000025
为下一个资源分配周期更新计算资源分配动作Pt+1，根据计算资源分配动作Pt决定在资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，其中，使用公式
Figure BDA0002715832390000026
评估是否满足服务质量约束，VT越小，服务质量要求越能够满足。
本发明的有益效果是：不需要成本函数和约束函数的显示表达，雾节点利用先前资源分配周期的资源信息，在当前资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，数据利用分配到的计算资源进行预处理从而节省用于传输数据的通信资源提高海上通信效率，并满足不同海洋应用的通信服务质量需求。
附图说明
图1为本发明基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法的流程图；
图2为本发明基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法的不同资源管理方案在资源分配周期通过通信资源传输数据的平均成本比较。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
本发明提供一种基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法。图1所示，基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法的流程图，其特征在于包括以下步骤：
1.基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、对
Figure BDA0002715832390000031
λ1,δ和β,α和μ进行初始化，t＝1，其中，xt表示雾节点在第t个资源分配周期的资源分配动作，这里资源分配动作包含雾节点在资源分配周期可以给数据分配的计算资源，Pi(t)表示雾节点在第t个资源分配周期可以给第i个应用数据分配的计算资源，计算资源是虚拟化的，没有单位，现实中可以是算力，可以是内存大小，频率的函数，λt表示在第t个资源分配周期的对偶变量，β∈[0,1)是取决于δ的预选常数，δ表示大于0的预选常数，α和μ表示用于调整步长的预定义常数；
S2、雾节点基于公式
Figure BDA0002715832390000032
在第t个资源分配周期获取资源分配动作xt和xt+δun,t，其中，由于成本函数和约束函数在设定中是未知，则成本的梯度表示为：
Figure BDA0002715832390000033
则约束的梯度表示为：
Figure BDA0002715832390000034
ΦβX(y)＝arg minx∈βX||x-y||2表示为投影算子，X表示设定的可行集合，而βX表示X的一个子集，u是随机单位向量，d表示维度，un,t表示独立于单位球的表面，
Figure BDA0002715832390000035
从步骤S2到步骤S5循环进行，每循环一次t加1；
S3、雾节点在第t个资源分配周期获取资源分配动作xt和xt+δun,t对应的成本值ft(xt)Hz/bit，ft(xt+δun,t)Hz/bit，和约束值gt(xt)Hz，gt(xt+δun,t)Hz；
S4、雾节点通过公式
Figure BDA0002715832390000041
为下一个资源分配周期更新对偶变量λt+1，其中，[x]+＝max{x,0}；
S5、雾节点通过公式
Figure BDA0002715832390000042
为下一个资源分配周期更新计算资源分配动作Pt+1，根据计算资源分配动作Pt决定在资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，其中，使用公式
Figure BDA0002715832390000043
评估是否满足服务质量约束，VT越小，服务质量要求越能够满足。
以下通过相应的实验数据进一步证明本发明的有益效果：
为了评估提出的方案，采用五个具有不同延迟约束的应用数据。由于海洋应用程序数据生成速率较低，海上数据传输速率是kbps级别，因此将第i应用数据到达速率设置γi＝1000*i。雾节点可用的总计算资源为P＝8000，计算资源是虚拟化的，没有单位，现实中可以是算力，可以是内存大小，频率的函数，资源分配周期用T表示，T＝2000ms，步长μ＝α＝0.05/T。在此模拟中，雾节点的观测时间，资源以及计算能力仅作为本次实例，这些都可以针对不同场景进行调整。
如图2所示为不同资源管理方案在资源分配周期通过通信资源传输数据的平均成本比较。横轴表示资源分配周期，把整个资源分配周期划分为多个时隙，纵轴表示该时隙的平均成本Hz/bit。对于提出方案，雾节点利用先前资源分配周期的资源信息，在当前资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，数据利用分配到的计算资源进行预处理从而节省用于传输数据的通信资源，对于统一方案，是在资源分配周期将通信资源平均分配给每个数据用于传输，对于随机方案，是在资源分配周期将通信资源随机分配给每个数据用于传输。可以明显看出，拟议方案比其余两种方案大大降低在资源分配周期通过通信资源传输数据的平均成本。
以上所述，仅为本发明的实施实例而已，并不用于限制本发明。任何熟悉本技术领域的工作人员都应当清楚，可轻易想到各种等效的修改、同等替换，改进等都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.基于梯度估计的海洋雾节点资源管理方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、对
Figure FDA0002715832380000011
λ1,δ和β,α和μ进行初始化，t＝1，其中，xt表示雾节点在第t个资源分配周期的资源分配动作，这里资源分配动作包含雾节点在资源分配周期可以给数据分配的计算资源，Pi(t)表示雾节点在第t个资源分配周期可以给第i个应用数据分配的计算资源，计算资源是虚拟化的，没有单位，现实中可以是算力，可以是内存大小，频率的函数，λt表示在第t个资源分配周期的对偶变量，β∈[0,1)是取决于δ的预选常数，δ表示大于0的预选常数，α和μ表示用于调整步长的预定义常数；
S2、雾节点基于公式
Figure FDA0002715832380000012
在第t个资源分配周期获取资源分配动作xt和xt+δun,t，其中，由于成本函数和约束函数在设定中是未知，
则成本的梯度表示为：
Figure FDA0002715832380000013
则约束的梯度表示为：
Figure FDA0002715832380000014
ΦβX(y)＝arg minx∈βX||x-y||2表示为投影算子，X表示设定的可行集合，而βX表示X的一个子集，u是随机单位向量，d表示维度，un,t表示独立于单位球的表面，
Figure FDA0002715832380000015
从步骤S2到步骤S5循环进行，每循环一次t加1；
S3、雾节点在第t个资源分配周期获取资源分配动作xt和xt+δun,t对应的成本值ft(xt)Hz/bit，ft(xt+δun,t)Hz/bit，和约束值gt(xt)Hz，gt(xt+δun,t)Hz；
S4、雾节点通过公式
Figure FDA0002715832380000016
为下一个资源分配周期更新对偶变量λt+1，其中，[x]+＝max{x,0}；
S5、雾节点通过公式
Figure FDA0002715832380000017
为下一个资源分配周期更新计算资源分配动作Pt+1，根据计算资源分配动作Pt决定在资源分配周期对收集到的数据实时分配雾节点的计算资源，其中，使用公式
Figure FDA0002715832380000021
评估是否满足服务质量约束，VT越小，服务质量要求越能够满足。
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