CN112463371A - 一种面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,针对异构移动边缘云的合作任务卸载的情形,形式化合作任务卸载决策问题,在考虑移动边缘云自私性的前提下,最大化社会福利,提出一种二次拍卖方案,在第二次拍卖时,能够通过单次拍卖在大型区域内卸载任务;还提出一种双边拍卖方案,适用于时间敏感任务的卸载。本发明解决了面向异构移动边缘云的合作任务卸载问题,同时提高了移动边缘云和移动用户的效益。
Description
技术领域
本发明属于边缘计算、任务卸载和优化算法技术领域,具体涉及面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法。
背景技术
移动设备的广泛普及使移动用户可以享受许多有趣的应用程序。随着应用程序对资源的需求不断增加,而移动设备的容量有限,因此移动设备的计算资源和存储资源变得不足。随着时间敏感型服务的大量增加,如工业互联网、实时视频或图像处理、AR/VR应用等,移动边缘计算应运而生。广泛利用布置在网络边缘的移动边缘设备是边缘计算的特性。移动用户可以通过将任务卸载到移动边缘云上来达到减轻移动设备负担及提高用户体验的目的。由于移动边缘云布置在网络边缘,这使得移动边缘云与移动边缘云之间的差异较大且彼此的利益可能不同。因此,如何有效的组织异构移动边缘云来提高移动边缘云和移动用户的效益是一个亟待解决的问题。
发明内容
发明目的:本发明提出一种面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,能提高移动边缘云和移动用户效用。
发明内容:本发明提出一种面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,具体包括以下步骤:
(1)移动用户向选择的移动边缘云提交完成任务所需的资源及报价;
(2)每个移动边缘云执行第一次本地拍卖算法,其中移动用户为买方,移动边缘云为卖方,得到第一次本地拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格;
(3)依据移动边缘云是否有空闲资源将移动边缘云划分为繁忙边缘云或空闲边缘云;若移动边缘云有空闲资源,则为空闲边缘云,否则为繁忙边缘云;若系统中尚需卸载的任务数量大于α,则执行步骤(4);若系统中尚需卸载的任务数量不大于α,则执行步骤(5),其中α为预先定义的常数;
(4)繁忙边缘云向空闲边缘云提交败者的任务信息aj和报价bj,执行第二次本地拍卖算法,其中空闲边缘云为卖方,第一次本地拍卖的败者为买方,得到第二次本地拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格;
(5)空闲边缘云向繁忙边缘云提交所拥有的资源dk与单位资源要价gk;执行双边拍卖算法,其中空闲边缘云为卖方,第一次本地拍卖的败者为买方,繁忙边缘云为拍卖师;得到双边拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格。
进一步地,步骤(1)所述的完成任务所需的资源包括计算资源、存储资源、带宽。
进一步地,所述步骤(2)包括以下步骤:
(201)将胜者集合Sk置空,令移动边缘云的剩余资源容量d′k=dk;
(204)判断移动边缘云的资源是否满足移动用户j的任务所需的资源;若满足,则该移动用户为胜者,将其加入到胜者集合Sk;
(205)对每种资源i∈R执行步骤(206);
(27)将任意移动用户j的支付价格pj初始化为正无穷;
(28)对属于胜者集合Sk的所有移动用户j执行步骤(209)至步骤(214);
(29)创建一个临时移动用户的集合U′k,令U′k=Uk\{j};创建一个临时胜者集合,记为S′k,并置为空;创建一个移动边缘云的临时剩余资源容量,记为d″k,令d″k=dk;
(213)对每种资源i∈R执行步骤(214);
进一步地,所述步骤(5)包括以下步骤:
(501)将移动用户胜者集合SU置空,将移动边缘云胜者集合SE置空,将移动用户的资源分配向量q初始化为0,将支付向量p初始化为0;
(504)依据排序找到最后一个满足fl≥gl的位置l;
(506)将前l个任务与前l个空闲边缘云执行全局拍卖算法并返回移动用户胜者集合SU、移动用户的资源分配向量q和移动用户的支付价格向量pG;
(507)对所有属于移动用户胜者集合SU的移动用户j,将其对应的移动边缘云qj加入移动边缘云胜者集合SE;
(511)将前l-1个任务与前l-1个空闲边缘云执行全局拍卖算法并返回移动用户胜者集合SU、移动用户资源分配向量q和支付价格向量pG;
(512)对所有属于移动用户胜者集合SU的移动用户j,将其对应的移动边缘云qj加入移动边缘云胜者集合SE;
进一步地,步骤(506)和步骤(511)中所述的全局拍卖算法的具体步骤如下:
1)将胜者集合S置空;令为所有移动边缘云的资源容量矩阵,其中k∈{1,2,...,m},i∈{1,2,...,r};令所有移动边缘云的剩余资源容量矩阵 D′=D,将移动用户的资源分配向量q初始化为0;
4)依次对序列QU中的所有移动用户j执行步骤5)至步骤8);
5)依次对序列QE中的所有移动边缘云ek执行步骤6)至步骤8);
6)判断移动边缘云ek的资源是否满足移动用户j的任务所需的全部资源;若满足,则该移动用户为胜者,将其加入到胜者集合S,并设置移动用户j的资源分配为qj=ek;
7)对每种资源i∈R,执行步骤8);
9)将任意移动用户j∈U的支付价格pj初始化为正无穷;
10)对所有属于胜者集合S的移动用户j执行步骤11)至步骤17);
13)依次对属于序列QU′的所有移动用户jh执行步骤14)至步骤17);
14)依次对属于序列QE的所有移动边缘云ek执行步骤15)至步骤17);
16)对每种资源i∈R,执行步骤17);
18)返回胜者集合S,资源分配向量q=(q1,q2,...,qn)和支付价格向量p= (p1,p2,...,pm)。
有益效果:与现有技术相比,本发明的有益效果:本发明提出了本地拍卖算法和双边拍卖算法,解决了面向异构移动边缘云的合作任务卸载问题,同时提高了移动边缘云和移动用户的效益;二次拍卖方案满足计算有效性、个体理性、真实性和保证的近似度;本发明还提出了一种双边拍卖方案,该方案适用于时间敏感任务的卸载;双边拍卖方案满足计算有效性、个体理性、预算平衡和真实性。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为面向异构移动边缘云的合作任务卸载的场景结构示意图;
图3为面向异构移动边缘云的合作任务卸载的本地拍卖算法流程图;
图4为面向异构移动边缘云的合作任务卸载的双边拍卖算法流程图;
图5为面向异构移动边缘云的合作任务卸载的全局拍卖算法流程图;
图6为本发明与非合作任务卸载拍卖算法基于移动边缘云数量的效果对比图;
图7为本发明与非合作任务卸载拍卖算法基于用户数量的效果对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
为了便于理解,定义以下概念:
计算有效:如果一个拍卖算法在多项式时间内得到结果,即胜者集合、资源分配与支付价格,则称此拍卖算法是计算有效的;
个体理性:如果每个参与拍卖的拍卖人在参与拍卖后的效用均大于等于0,则称此拍卖算法为个体理性的;
真实性:如果每个参与拍卖的拍卖人在参与拍卖时无法通过提交不等同于其真实价值或成本的报价来提高自身效用,则称此拍卖算法为真实的;
梅尔森定理:如果一个拍卖算法满足以下两点,则该拍卖算法是真实的:1、该拍卖算法的挑选准则是单调的,即如果一个胜者用户j的出价为bj,那么任意高于bj的出价会使得该用户仍为胜者;2、每个胜者的支付价格为临界值,即如果胜者的出价低于该价则胜者会在拍卖中失败;
社会福利:指边缘云和移动用户效用的总和。最大化社会福利在本发明所研究的场景中等价于最大化胜者的获得的价值总和。
本发明所述的面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,主要涉及异构移动边缘云的合作任务卸载系统、异构移动边缘云和移动用户,如图2所示。如图1所示,具体包括以下步骤:
步骤1:移动用户根据自身情况(如地理位置、个人喜好等)向选择的移动边缘云提交任务所需的资源及报价,任务信息根据具体情况可包括完成任务所需的计算资源、存储资源、带宽等,计算资源指服务器的计算能力(cpu转数/秒),存储资源指服务器的存储空间(mb/gb/tb)。
设移动用户的集合为U={1,2,3,4,5,6,7,8,9},移动边缘云的集合为E= {e1,e2,e3,e4},每个移动用户j∈U有一个任务tj需要卸载,设移动用户的任务集合为T={t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9},所需要的资源种类的集合为R={1,2};
表1 移动边缘云资源信息
移动边缘云 | e<sub>1</sub> | e<sub>2</sub> | e<sub>3</sub> | e<sub>4</sub> |
存储资源 | 10 | 8 | 10 | 6 |
计算资源 | 10 | 10 | 10 | 6 |
上述的任务信息如表2所示;
表2 移动用户的任务信息
任务 | 存储资源需求 | 计算资源需求 | 报价 | 提交至哪一移动边缘云 |
1 | 6 | 4 | 10 | e<sub>1</sub> |
2 | 5 | 5 | 15 | e<sub>1</sub> |
3 | 4 | 6 | 20 | e<sub>1</sub> |
4 | 5 | 5 | 25 | e<sub>1</sub> |
5 | 4 | 4 | 7 | e<sub>2</sub> |
6 | 6 | 6 | 9 | e<sub>2</sub> |
7 | 3 | 5 | 11 | e<sub>2</sub> |
8 | 5 | 5 | 13 | e<sub>2</sub> |
9 | 4 | 4 | 10 | e<sub>3</sub> |
任意移动用户j提交任务tj所需的资源aj和相应的报价bj到各自选择的移动边缘云,每个任务最多只能被卸载到一个移动边缘云上,一个移动边缘云可以接纳多个任务。
步骤2:每个移动边缘云执行第一次本地拍卖算法,其中移动用户为买方,移动边缘云为卖方,得到第一次本地拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格。
第一次本地拍卖算法,如图3所示,具体步骤如下:
(1)将胜者集合Sk置空,令移动边缘云的剩余资源容量d′k=dk;
(4)判断移动边缘云的资源是否满足移动用户j的任务所需的资源;若满足,则该移动用户为胜者,将其加入到胜者集合Sk;
(5)对每种资源i∈R执行步骤(6);
(7)将任意移动用户j的支付价格pj初始化为正无穷;
(8)对属于胜者集合Sk的所有移动用户j执行步骤(9)至步骤(14);
(9)创建一个临时移动用户的集合U′k,令U′k=Uk\{j};创建一个临时胜者集合,记为S′k,并置为空;创建一个移动边缘云的临时剩余资源容量,记为d″k,令d″k=dk;
(13)对每种资源i∈R执行步骤(14);
步骤3:依据移动边缘云是否有空闲资源将移动边缘云划分为繁忙边缘云或空闲边缘云;若移动边缘云有空闲资源,则为空闲边缘云,否则为繁忙边缘云;若系统中尚需卸载的任务数量大于α,则执行步骤4;若系统中尚需卸载的任务数量不大于α,则执行步骤5,其中α为预先定义的常数。
步骤4:繁忙边缘云向空闲边缘云提交败者的任务信息aj和报价bj,执行第二次本地拍卖算法,其中空闲边缘云为卖方,第一次本地拍卖的败者为买方,得到第二次本地拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格,结束;本实施例以移动边缘云e4为例进行说明;
步骤5:空闲边缘云向繁忙边缘云提交所拥有的资源dk与单位资源要价gk;执行双边拍卖算法,其中空闲边缘云为卖方,第一次本地拍卖的败者为买方,繁忙边缘云为拍卖师;得到双边拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格,结束。
双边拍卖算法,流程如图4所示,具体步骤如下:
(1)将移动用户胜者集合SU置空,将移动边缘云胜者集合SE置空,将移动用户的资源分配向量q初始化为0,将支付向量p初始化为0;
(4)依据排序找到最后一个满足fl≥gl的位置l;
(6)将前l个任务与前l个空闲边缘云执行全局拍卖算法并返回移动用户胜者集合SU、移动用户的资源分配向量q和移动用户的支付价格向量pG。
全局拍卖算法的具体步骤如下:
1)将胜者集合S置空;令为所有移动边缘云的资源容量矩阵,其中k∈{1,2,...,m},i∈{1,2,...,r};令所有移动边缘云的剩余资源容量矩阵 D′=D,将移动用户的资源分配向量q初始化为0;
4)依次对序列QU中的所有移动用户j执行步骤5)至步骤8);
5)依次对序列QE中的所有移动边缘云ek执行步骤6)至步骤8);
6)判断移动边缘云ek的资源是否满足移动用户j的任务所需的全部资源;若满足,则该移动用户为胜者,将其加入到胜者集合S,并设置移动用户j的资源分配为qj=ek;
7)对每种资源i∈R,执行步骤8);
9)将任意移动用户j∈U的支付价格pj初始化为正无穷;
10)对所有属于胜者集合S的移动用户j执行步骤11)至步骤17);
13)依次对属于序列QU ′的所有移动用户jh执行步骤14)至步骤17);
14)依次对属于序列QE的所有移动边缘云ek执行步骤15)至步骤17);
16)对每种资源i∈R,执行步骤17);
18)返回胜者集合S,资源分配向量q=(q1,q2,...,qn)和支付价格向量p= (p1,p2,...,pm)。
(7)对所有属于移动用户胜者集合SU的移动用户j,将其对应的移动边缘云qj加入移动边缘云胜者集合SE;
(11)、将前l-1个任务与前l-1个空闲边缘云执行全局拍卖算法并返回移动用户胜者集合SU、移动用户资源分配向量q和支付价格向量pG;
(12)对所有属于移动用户胜者集合SU的移动用户j,将其对应的移动边缘云qj加入移动边缘云胜者集合SE;
以e2为例的移动边缘云胜者集合为{e3},效用分别为4,任务胜者集合为{5},支付价格分别为7。
本实施方式以移动边缘云e1与e2为例进行说明。空闲边缘云的要价如表3所示:
表3:空闲边缘云单位资源要价信息
移动边缘云 | e<sub>3</sub> | e<sub>4</sub> |
单位资源要价 | 0.5 | 1.5 |
假设jh是当胜者用户j在计算支付步骤中被剔除后排序的同一序号替代者,由于jh是当胜者用户j在计算支付步骤中被剔除后排序的同一序号替代者,因此当胜者用户j未被剔除时jh将排序在胜者用户j之后,因此故 所以即第一次和第二次本地拍卖算法是具有个体理性的。
第一次和第二次本地拍卖算法挑选准则具有单调性;由于 其中L为在本地拍卖算法中计算支付步骤中的最后一位胜者的序号,若bj≤pj则该胜者用户将会被用户L替代,从而该胜者用户将成为败者,因此第一次和第二次本地拍卖算法的支付价格是临界值;故本地拍卖算法是真实的。
任务卸载的双边拍卖算法通过验证也是计算有效的、真实的、具有个体理性的、预算平衡的。
面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法与异构移动边缘云非合作任务卸载的算法对比,能够有效提升社会福利,具有明显的优势。如图6、图7所示,仿真实验采用阿里巴巴公开集群追踪计划数据集与eBay公开拍卖数据集。
以上所述,仅为本发明专利的一个实施例,但本发明专利的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内,根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变,都属于本发明专利的保护范围。
Claims (5)
1.一种面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)移动用户向选择的移动边缘云提交完成任务所需的资源及报价;
(2)每个移动边缘云执行第一次本地拍卖算法,其中移动用户为买方,移动边缘云为卖方,得到第一次本地拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格;
(3)依据移动边缘云是否有空闲资源将移动边缘云划分为繁忙边缘云或空闲边缘云;若移动边缘云有空闲资源,则为空闲边缘云,否则为繁忙边缘云;若系统中尚需卸载的任务数量大于α,则执行步骤(4);若系统中尚需卸载的任务数量不大于α,则执行步骤(5),其中α为预先定义的常数;
(4)繁忙边缘云向空闲边缘云提交败者的任务信息aj和报价bj,执行第二次本地拍卖算法,其中空闲边缘云为卖方,第一次本地拍卖的败者为买方,得到第二次本地拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格;
(5)空闲边缘云向繁忙边缘云提交所拥有的资源dk与单位资源要价gk;执行双边拍卖算法,其中空闲边缘云为卖方,第一次本地拍卖的败者为买方,繁忙边缘云为拍卖师;得到双边拍卖的胜者集合与每个胜者的支付价格。
2.根据权利要求1所述的面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,其特征在于,步骤(1)所述的完成任务所需的资源包括计算资源、存储资源、带宽。
3.根据权利要求1所述的面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,其特征在于,所述步骤(2)包括以下步骤:
(201)将胜者集合Sk置空,令移动边缘云的剩余资源容量d′k=dk;
(204)判断移动边缘云的资源是否满足移动用户j的任务所需的资源;若满足,则该移动用户为胜者,将其加入到胜者集合Sk;
(205)对每种资源i∈R执行步骤(206);
(27)将任意移动用户j的支付价格pj初始化为正无穷;
(28)对属于胜者集合Sk的所有移动用户j执行步骤(209)至步骤(214);
(29)创建一个临时移动用户的集合U′k,令U′k=Uk\{j};创建一个临时胜者集合,记为S′k,并置为空;创建一个移动边缘云的临时剩余资源容量,记为d″k,令d″k=dk;
(213)对每种资源i∈R执行步骤(214);
4.根据权利要求1所述的面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,其特征在于,所述步骤(5)包括以下步骤:
(501)将移动用户胜者集合SU置空,将移动边缘云胜者集合SE置空,将移动用户的资源分配向量q初始化为0,将支付向量p初始化为0;
(504)依据排序找到最后一个满足fl≥gl的位置l;
(506)将前l个任务与前l个空闲边缘云执行全局拍卖算法并返回移动用户胜者集合SU、移动用户的资源分配向量q和移动用户的支付价格向量pG;
(507)对所有属于移动用户胜者集合SU的移动用户j,将其对应的移动边缘云qj加入移动边缘云胜者集合SE;
(511)将前l-1个任务与前l-1个空闲边缘云执行全局拍卖算法并返回移动用户胜者集合SU、移动用户资源分配向量q和支付价格向量pG;
(512)对所有属于移动用户胜者集合SU的移动用户j,将其对应的移动边缘云qj加入移动边缘云胜者集合SE;
5.根据权利要求4所述的面向异构移动边缘云的合作任务卸载拍卖方法,其特征在于,步骤(506)和步骤(511)中所述的全局拍卖算法的具体步骤如下:
4)依次对序列QU中的所有移动用户j执行步骤5)至步骤8);
5)依次对序列QE中的所有移动边缘云ek执行步骤6)至步骤8);
6)判断移动边缘云ek的资源是否满足移动用户j的任务所需的全部资源;若满足,则该移动用户为胜者,将其加入到胜者集合S,并设置移动用户j的资源分配为qj=ek;
7)对每种资源i∈R,执行步骤8);
9)将任意移动用户j∈U的支付价格pj初始化为正无穷;
10)对所有属于胜者集合S的移动用户j执行步骤11)至步骤17);
13)依次对属于序列QU′的所有移动用户jh执行步骤14)至步骤17);
14)依次对属于序列QE的所有移动边缘云ek执行步骤15)至步骤17);
16)对每种资源i∈R,执行步骤17);
18)返回胜者集合S,资源分配向量q=(q1,q2,...,qn)和支付价格向量p=(p1,p2,...,pm)。
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CN113535408A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-10-22 | 东北大学 | 边缘侧计算资源拍卖式优化方法 |
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 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN112463371B (zh) | 2022-09-23 |
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