CN113037876B - 基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法 - Google Patents

基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，通过将云下行任务建模为重叠联盟从而形成博弈，然后采用合作博弈的思想来激励边缘节点合作执行云下行任务，形成多个云服务下行任务对应的重叠联盟，以实现资源分配均衡，从而避免资源集中在回报率高的任务上，造成回报率高的任务资源浪费，回报率低的任务无法收集足够多资源的现象。此外，本发明分析了博弈中边缘节点的合作行为，根据其行为定义了一种边缘节点交替操作，基于交替操作，提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法，不断通过边缘节点提供资源的交替行为来，以求解边缘节点在博弈中的策略，得到了近似最优解。

Description

基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法
技术领域
本发明涉及边缘计算环境中云服务下行的合作，尤其涉及一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法。
背景技术
随着5G技术的发展，近几年来边缘计算正在兴起并得到蓬勃发展。通过将云服务从远程云下行到靠近终端用户的网络边缘，边缘计算具有多重优势：边缘计算节约了用于数据传输的网络带宽，缓解了网络流量压力，尤其是当前流行的虚拟现实、视频分析等数据密集型应用带来的流量压力；在边缘计算中，终端用户可以获得时间敏感型应用程序的即时响应，网络服务质量（QoS）显著提高；充分利用边缘节点的资源空闲，增强了整个网络的计算能力。由于边缘计算具有种种优势，学术界和工业界的研究人员都就边缘计算展开了大量研究，比如边缘计算中的服务放置和请求调度。
在边缘计算环境中，激励边缘节点参与云服务下行任务的激励机制至关重要。当为云平台运行下行云服务时，边缘节点需要消耗其自身资源，包括计算、通信、存储和电源资源。这会产生大量的成本，牺牲了边缘节点自身的利益。出于理性和自私的考虑，边缘节点如果不能从其提供资源的任务中获得令人满意的报酬，就不愿参与执行云服务下行任务。因此，云平台如果不支付有足够吸引力的报酬作为资源成本的补偿，将无法从边缘节点处收集到足够的资源来运行这些下行的云服务，无法保证这些下行云服务的性能。一些学者已经注意到了上述问题，为边缘计算中的云服务下行系统设计了激励机制。例如，RMCS重点关注移动人群感知问题，设计了一种深度学习和边缘计算集成的激励兼容框架以招募积极的参与者；另外有部分工作考虑了雾节点的异构性，提出了基于合同理论的计算资源下行激励机制。还有基于斯塔克伯格博弈设计了不同的激励机制来鼓励边缘节点充分从云节点承担任务的方法。然而，大多数现有工作都假设边缘节点在选择云服务下行任务时独立地进行决策，或者只对单任务问题进行研究，没有考虑多个云服务下行任务进行决策时边缘节点的策略将如何每个任务的性能。在这种情况下，边缘节点倾向于参与高额报酬的云服务下行任务，以最大程度地提高自身利润。这将导致不同云服务下行任务之间所收集的资源分配不平衡。一方面，总报酬高的任务吸引了许多边缘节点提供资源，导致该任务收集过多资源而形成资源浪费以及每个参与者从这项任务中分得报酬较低。另一方面，总报酬低的任务无法招募足够的参与者，使得任务无法被保质保量地执行。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，以解决现有方法云下行任务边缘节点资源分配不平衡的现有技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，参见图1，包括以下步骤：
S1：获取云－边－端三层架构的边缘计算环境。
首先通过图2对云下行系统进行说明。图2展示了边缘计算云服务下行系统的示例，其中，云服务与边缘节点间虚线表示云节点给边缘节点的报酬，云服务与边缘节点间实线表示边缘节点为云节点提供的资源，终端用户与边缘节点间虚线表示本地终端用户向其对应的边缘节点支付的奖励，终端用户与边缘节点间实线表示边缘节点为终端用户提供的资源。每个云节点可以将其服务下行到多个边缘节点，每个边缘节点可以同时参与多个云服务下行任务。从图2可以看出，云服务下行系统共有三个层次：第一层是一个由多个云节点组成的云平台，第二层是多个由边缘服务器构成的边缘节点，第三层是许多靠近边缘节点的终端用户。本发明获取的云－边－端三层架构的边缘计算环境亦为此类环境。
边缘计算云服务下行系统分为云服务下行和终端用户请求上行两个部分。在云服务下行过程中，云平台将同时发布多个云服务下行任务，并招募边缘节点作为缓存这些服务的托管者，来确保这些延迟敏感型服务的网络服务质量。边缘节点靠近终端用户，可以提供资源给从云节点下行的服务，从而执行来自附近终端用户的请求，而这些请求原本由云节点来处理。云平台需要招募边缘节点提供足够的资源，才能保证下行云服务的服务质量。考虑到边缘节点的自私性和个体理性，云平台将提供相应报酬给提供资源的边缘节点。在终端用户请求上行过程中，每个边缘节点需要处理原本就由其承担的附近终端用户发送的请求。这些终端用户在请求完成后，将为相应的边缘节点支付任务奖励。
S2：基于所述边缘计算环境采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题的初始解决方案。
本发明的云服务下行系统由一个具有多个云节点构成的云平台，一些资源容量有限的边缘节点，以及多个终端用户共同组成。该云平台旨在将延迟敏感和数据密集型服务从云节点下行到与终端用户接近的边缘节点。下行云服务以消耗边缘节点资源为代价来减轻网络流量压力，并显著提高这些服务的性能。
本发明将云服务下行任务定义为将云服务从一个云节点放置到多个边缘节点的事件。云平台首先公布N个云服务下行任务，其集合由
Figure 88903DEST_PATH_IMAGE001
表示。边缘节点集合
Figure 235851DEST_PATH_IMAGE002
对这些云服务下行任务很感兴趣，并通过提供资源的参与方式来选择一些任务加入。每个边缘节点可以选择多个云服务下行任务，每个任务需要多个边缘节点来承担下行云服务以确保任务性能。边缘节点在参与云服务下行任务时会消耗自己的资源，从而产生相应的资源成本。为了补偿边缘节点的资源成本损失，云平台需要为每个已完成的云服务下行任务发送报酬。同时，除了托管下行云服务外，每个边缘节点还为其附近的终端用户提供本地服务。这也会消耗边缘节点的资源，所以边缘节点反过来可以从终端用户处获得对应的奖励。因此边缘节点需要联合考虑资源成本、来自云平台的报酬以及来自终端用户的奖励，来决定为各云服务下行任务提供多少资源。最后，在接收到边缘节点所提供的资源后，云平台会按照资源提供情况计算每个云服务下行任务的总报酬，并根据任务性能将报酬发送给参与的边缘节点。至此，整个云服务下行任务完成。
在云服务下行任务中，云平台的目标是最大化其自身的效用（即净利润），而不考虑每个边缘节点的效用。同样的，每个边缘节点的目标是最大化其自身的效用。通常，边缘节点由华为、亚马逊和谷歌等不同的边缘服务器提供商拥有和控制，所以本文作出边缘节点是自私理性的假设是合理的。此外，边缘节点除非从云服务下行任务获得满意的报酬，否则将不愿参与此任务。
在参与多个云服务下行任务时，边缘节点将倾向于与其他边缘节点进行合作，以提高获得的任务报酬，并避免云节点收集到的资源浪费。通常，受任务报酬的激励，边缘节点会涌向总报酬高的任务，这将导致云服务下行任务之间的资源分配不平衡。也就是说，不受欢迎的任务无法接收到足够的资源，而受欢迎的任务则收集资源溢出。对于每个任务，总任务性能随收集的资源量而边际递减。如果在此任务中来自边缘节点的资源过多，则会降低每个参与者的单位资源报酬，使得边缘节点利益受损。本文关注边缘节点参与云服务下行任务时的合作行为，研究边缘节点如何通过合作来最大化自身效用。
在合作激励机制中，云平台发布云服务下行任务集合
Figure 201533DEST_PATH_IMAGE001
由边缘节点选择参与。每个云任务
Figure 320798DEST_PATH_IMAGE003
具有对应的任务性能
Figure 448154DEST_PATH_IMAGE004
，所有任务性能的总和就是云平台性能
Figure 692185DEST_PATH_IMAGE005
。边缘节点将从任务集
Figure 210627DEST_PATH_IMAGE006
中选择一个任务子集
Figure 449979DEST_PATH_IMAGE007
，为每个选定的任务提供资源。资源收集过量不仅造成资源浪费，对任务性能没有任何贡献，还会使对应任务中所有参与的边缘节点收到的报酬降低。因此边缘节点
Figure 544973DEST_PATH_IMAGE008
倾向于与其他边缘节点进行合作，以决定是否参与任务
Figure 338617DEST_PATH_IMAGE003
，决定如果参与任务则要提供的资源量。
令
Figure 318206DEST_PATH_IMAGE009
表示边缘节点
Figure 412064DEST_PATH_IMAGE008
为云服务下行任务
Figure 146801DEST_PATH_IMAGE003
提供的资源量。每个边缘节点可以分配的资源通常是有限的，所以对边缘节点
Figure 690391DEST_PATH_IMAGE008
用于托管下行云服务的资源施加容量限制：
Figure 270408DEST_PATH_IMAGE010
(1)
其中
Figure 218772DEST_PATH_IMAGE011
表示边缘节点
Figure 124411DEST_PATH_IMAGE008
的资源容量。
每个云服务下行任务的预算也受到限制。令
Figure 158226DEST_PATH_IMAGE012
表示云服务下行任务
Figure 604251DEST_PATH_IMAGE003
的单位报酬。每个边缘节点
Figure 407122DEST_PATH_IMAGE008
从云服务下行任务
Figure 483662DEST_PATH_IMAGE003
中获得支付的金额与其提供的资源成比例。因此，边缘节点
Figure 7703DEST_PATH_IMAGE008
从任务
Figure 460681DEST_PATH_IMAGE003
中获得的报酬是
Figure 118059DEST_PATH_IMAGE013
。对于每个云服务下行任务，每个参与者从此任务中获得的报酬总和不能超过其总预算，即
Figure 365501DEST_PATH_IMAGE014
(2)
其中
Figure 373908DEST_PATH_IMAGE015
表示云服务下行任务
Figure 364998DEST_PATH_IMAGE003
的预算。
令
Figure 142461DEST_PATH_IMAGE016
表示云服务下行任务
Figure 560804DEST_PATH_IMAGE003
的任务性能。假设任务性能
Figure 787998DEST_PATH_IMAGE016
（即任务利润）与该任务的资源收集总量呈正相关，那么云服务下行任务
Figure 317200DEST_PATH_IMAGE003
的任务性能为
Figure 621273DEST_PATH_IMAGE017
(3)
其中
Figure 476097DEST_PATH_IMAGE018
是一个转换因子，表示云服务下行任务
Figure 193517DEST_PATH_IMAGE003
的收集资源量与其任务性能间的价值关系，
Figure 260830DEST_PATH_IMAGE019
项反映了云服务下行任务
Figure 12886DEST_PATH_IMAGE003
从边缘节点收集的资源中获得的收益边际递减。从公式(3)可以得出，随着任务从边缘节点接收更多资源，任务性能的边际收益会降低。直观上可以得出，边缘节点可能倾向于参与
Figure 764242DEST_PATH_IMAGE020
高的云服务下行任务，以获取高回报，但如果一项任务收集到了过多的资源，其任务性能则边际下降，每个边缘节点从该任务获得的报酬将减少。
用
Figure 765696DEST_PATH_IMAGE005
表示云平台性能（所有任务的总利润）。平台性能
Figure 902279DEST_PATH_IMAGE005
是所有任务性能的总和，即
Figure 508841DEST_PATH_IMAGE021
(4)
当执行云服务下行任务时，边缘节点会消耗自己的资源，这会使边缘节点产生资源成本。因此，边缘节点通常只在获得报酬的情况下才愿意参加任务。为了激励这些边缘节点，云平台需要向边缘节点支付其贡献。对于实际的云服务下行系统，云平台提供了这样一种激励机制，以促使边缘节点托管已下行的云服务，而自私和理性的边缘节点则试图最大化自己的净利润。
云平台效用（即云平台的净利润）包括两个部分：平台性能
Figure 439888DEST_PATH_IMAGE005
和支付给参与的边缘节点的费用。假设云平台为下行的云任务
Figure 866321DEST_PATH_IMAGE003
提供的报酬与其任务性能
Figure 213120DEST_PATH_IMAGE022
成正比，则云平台效用为
Figure 671259DEST_PATH_IMAGE023
(5)
其中，
Figure 38786DEST_PATH_IMAGE024
是一个缩放参数，表示任务执行的激励强度。
边缘节点
Figure 218095DEST_PATH_IMAGE008
的效用（即边缘节点
Figure 430902DEST_PATH_IMAGE008
的净利润）由三个部分组成，包括边缘节点
Figure 746476DEST_PATH_IMAGE008
从所有参与的云服务下行任务中获得的报酬，来自其本地终端用户的奖励，以及它为完成任务所产生的总资源成本。令
Figure 19326DEST_PATH_IMAGE025
表示本地终端用户为边缘节点
Figure 482668DEST_PATH_IMAGE008
支付的单位资源奖励，
Figure 499166DEST_PATH_IMAGE026
表示边缘节点
Figure 937756DEST_PATH_IMAGE008
的单位资源成本。边缘节点
Figure 381507DEST_PATH_IMAGE008
的效用如下：
Figure 269828DEST_PATH_IMAGE027
(6)
其中
Figure 762121DEST_PATH_IMAGE028
是为其本地终端用户提供的资源，而
Figure 52288DEST_PATH_IMAGE029
是边缘节点
Figure 932519DEST_PATH_IMAGE008
为下行云服务及本地终端用户请求这两项提供资源所产生的总资源成本。
对于每个云服务下行任务
Figure 308137DEST_PATH_IMAGE003
，所有参与该任务的边缘节点收到的报酬之和等于云平台提供的费用，即
Figure 663507DEST_PATH_IMAGE030
(7)
从等式(7)可以得到单位报酬
Figure 73760DEST_PATH_IMAGE031
的函数，
Figure 124893DEST_PATH_IMAGE032
(8)
为了简化表达，令
Figure 987806DEST_PATH_IMAGE033
，其中
Figure 149797DEST_PATH_IMAGE034
。然后计算
Figure 148977DEST_PATH_IMAGE031
关于
Figure 371011DEST_PATH_IMAGE035
的一阶导数：
Figure 49117DEST_PATH_IMAGE036
(9)
分析
Figure 14799DEST_PATH_IMAGE031
关于
Figure 398897DEST_PATH_IMAGE035
的二阶导数，可以得出当
Figure 526253DEST_PATH_IMAGE037
时
Figure 363759DEST_PATH_IMAGE031
的一阶导数为负。因此，随着云服务下行任务
Figure 664290DEST_PATH_IMAGE003
从参与者处收集的资源量增加，其单位报酬
Figure 903641DEST_PATH_IMAGE031
逐渐降低。为了最大化其自身的效用，自私的边缘节点倾向于不参与单位报酬
Figure 405161DEST_PATH_IMAGE031
低的任务，因为这类任务很可能收集到大量资源使得参与的边缘节点分得的报酬过低。这有效避免了边缘节点都涌向个别总报酬高的任务，解决了单位报酬
Figure 526701DEST_PATH_IMAGE031
高的任务资源浪费问题和任务之间资源分配不均衡问题。
S3：采用重叠联盟优化算法对获得的所述初始解决方案进行调整，以获得边缘节点资源策略的近似最优解。
在S2中，本发明提出通过合作激励机制来解决云服务下行任务间资源分配不均衡问题。S3引入了重叠联盟博弈对该合作激励机制进行建模，然后分析边缘节点在合作过程中的行为，定义了边缘节点的交替操作。基于该交替操作，提出了一个两阶段构造优化算法来求解重叠联盟博弈。
在S2建立的激励机制中，所有理性而自私的边缘节点不会完全倾向于选择传统流行的云服务下行任务，因为这些任务通常会收集大量资源，导致单位报酬
Figure 34518DEST_PATH_IMAGE031
较低。但是每个边缘节点为哪个任务提供多少资源的相关信息是不公开的。也就是说，边缘节点在任务停止招募资源之前不知道其他边缘节点的决定。由于信息的不透明性，每个边缘节点可能选择参与原始单位报酬
Figure 862797DEST_PATH_IMAGE031
较高的任务，最终导致资源浪费。
考虑到信息不透明，本发明提出了一种合作激励机制，在此机制中边缘节点可以在决策时进行协作来参与多个云服务下行任务。将云服务下行系统的合作激励机制建模为重叠联盟形成博弈，并引入了一些符号来说明重叠联盟形成博弈模型。
在重叠联盟形成博弈中，边缘节点
Figure 597535DEST_PATH_IMAGE038
被视为局中人，其目标是最大化其自身的效用，即净利润。边缘节点
Figure 144054DEST_PATH_IMAGE008
的一种策略表示为
Figure 255229DEST_PATH_IMAGE039
，其中
Figure 331DEST_PATH_IMAGE040
表示边缘节点
Figure 109233DEST_PATH_IMAGE008
决定提供给云服务下行任务
Figure 143048DEST_PATH_IMAGE003
的资源量。如果边缘节点
Figure 589072DEST_PATH_IMAGE008
不参与此任务，则
Figure 394873DEST_PATH_IMAGE041
。用
Figure 471413DEST_PATH_IMAGE042
表示边缘节点
Figure 992525DEST_PATH_IMAGE008
的所有策略的集合。将云服务下行任务
Figure 179924DEST_PATH_IMAGE003
的联盟定义为
Figure 102880DEST_PATH_IMAGE043
，其中
Figure 553584DEST_PATH_IMAGE044
表示边缘节点
Figure 358729DEST_PATH_IMAGE008
是联盟
Figure 550152DEST_PATH_IMAGE045
的成员。对于任意
Figure 796456DEST_PATH_IMAGE046
，将
Figure 480379DEST_PATH_IMAGE047
作为联盟
Figure 179344DEST_PATH_IMAGE045
中的成员集。如果没有边缘节点愿意参加相应任务，则成员集
Figure 646229DEST_PATH_IMAGE048
为空。
根据任务性能的表达式(3)，给出云服务下行任务
Figure 747040DEST_PATH_IMAGE003
的联盟价值
Figure 796337DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 248178DEST_PATH_IMAGE050
(10)
其中
Figure 49912DEST_PATH_IMAGE051
是云平台针对云服务下行任务
Figure 5229DEST_PATH_IMAGE003
发送给对应联盟的总报酬。从公式(10)中可以看出，联盟价值取决于此任务从边缘节点收集的资源量。
根据上述定义，本发明给出重叠联盟形成博弈的定义如下。
定义1 将重叠联盟形成博弈定义为
Figure 499796DEST_PATH_IMAGE052
，其中
Figure 170424DEST_PATH_IMAGE053
表示一组局中人，
Figure 775849DEST_PATH_IMAGE054
表示公式(10)中给出的价值函数。
在重叠联盟形成博弈
Figure 585673DEST_PATH_IMAGE052
中，
Figure 251141DEST_PATH_IMAGE055
个云服务下行任务分别对应
Figure 411995DEST_PATH_IMAGE055
个联盟。对于任意联盟
Figure 824040DEST_PATH_IMAGE056
，都存在预算约束
Figure 957212DEST_PATH_IMAGE057
。对于每个局中人边缘节点
Figure 793581DEST_PATH_IMAGE058
，其提供的所有资源都不能超过其资源容量，即
Figure 972890DEST_PATH_IMAGE059
。
联盟
Figure 123380DEST_PATH_IMAGE045
的目标是最大化其联盟价值
Figure 970113DEST_PATH_IMAGE060
，而边缘节点旨在最大化其自身效用，这可能与联盟的目标相矛盾。为了保证个人理性，边缘节点如果不能从该联盟中获得正效用，则不会加入该联盟。此外，该模型中的联盟可以重叠，这意味着一个边缘节点可以加入多个联盟。这种设定符合实际，因为边缘节点可能会划分其资源并提供给多个云服务下行任务。
联盟价值
Figure 708874DEST_PATH_IMAGE054
同时也是分给参与的边缘节点的总报酬，即
Figure 47583DEST_PATH_IMAGE048
的成员。联盟价值可以通过
Figure 532922DEST_PATH_IMAGE061
给出。对于每个边缘节点
Figure 437424DEST_PATH_IMAGE062
，它在云服务下行任务中获得的报酬与其贡献的资源成正比，即
Figure 146754DEST_PATH_IMAGE063
(11)
从公式(11)中可以得到单位报酬
Figure 784145DEST_PATH_IMAGE031
关于边缘节点提供资源
Figure 807596DEST_PATH_IMAGE040
的函数
Figure 566604DEST_PATH_IMAGE064
。按公式(9)可以从
Figure 712415DEST_PATH_IMAGE031
关于
Figure 556874DEST_PATH_IMAGE065
的导数中得出，单位报酬
Figure 584348DEST_PATH_IMAGE031
随着联盟
Figure 463443DEST_PATH_IMAGE045
收集的资源增加而降低。与传统的非合作激励机制不同，合作机制使同一个联盟中的边缘节点拥有共同的目标，即最大化联盟价值
Figure 514575DEST_PATH_IMAGE060
。因此，边缘节点不仅会加入原始单位报酬较高的联盟。他们也可能加入原始单位报酬较低的联盟。这样有效避免了联盟中原始单位报酬较高的任务资源浪费的情况，同时解决了云服务下行任务之间资源分配不平衡的问题。
此外，联盟的单位报酬
Figure 580751DEST_PATH_IMAGE031
是影响边缘节点计划为该联盟提供资源量的重要因素。通常，边缘节点可以从当前单位报酬
Figure 211584DEST_PATH_IMAGE031
高的联盟中获得更高的报酬，因此更愿意加入这类联盟。
前文介绍了云服务下行系统的合作激励机制，并基于重叠联盟形成博弈对其建模。下文则关注该模型中边缘节点的合作行为，并根据边缘节点的合作行为定义其在联盟形成过程中的基本操作。然后，提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法来求解合作激励机制中各边缘节点的资源贡献策略。
本发明分析了合作激励机制中边缘节点的行为，并将其定义为交替操作。
首先对交替操作进行了定义，并说明其相应的执行条件。
定义2 对于重叠联盟形成博弈中任何边缘节点
Figure 741923DEST_PATH_IMAGE066
，其交替操作
Figure 170148DEST_PATH_IMAGE067
定义为从联盟
Figure 989200DEST_PATH_IMAGE068
中减少提供的资源，然后将一定量的资源重新提供给另一个联盟
Figure 954882DEST_PATH_IMAGE069
。
边缘节点每次执行交替操作都会导致联盟结构发生变化，从而影响云平台和其他边缘节点的效用。一个交替操作可以分为两个部分：对一个联盟的资源减少和对另一个联盟的资源增加。当执行交替操作
Figure 277410DEST_PATH_IMAGE070
时，边缘节点
Figure 935924DEST_PATH_IMAGE008
首先减少给联盟
Figure 445534DEST_PATH_IMAGE071
提供的资源量，然后增加给联盟
Figure 211977DEST_PATH_IMAGE069
提供的资源量。在一个交替操作中，边缘节点
Figure 654591DEST_PATH_IMAGE008
可能只会减少一个联盟的资源或只增加另一个联盟的资源，即
Figure 421690DEST_PATH_IMAGE072
或
Figure 12071DEST_PATH_IMAGE073
可以成立。之后，为了简单明了地描述联盟的变化，令
Figure 522818DEST_PATH_IMAGE074
和
Figure 819939DEST_PATH_IMAGE075
分别表示边缘节点
Figure 14729DEST_PATH_IMAGE008
减少资源后和增加资源后的联盟。
边缘节点
Figure 826827DEST_PATH_IMAGE008
执行交替操作
Figure 406844DEST_PATH_IMAGE067
时应满足一系列条件。
首先考虑边缘节点
Figure 824050DEST_PATH_IMAGE008
的容量约束。交替操作后，边缘节点
Figure 198531DEST_PATH_IMAGE008
对所有联盟提供的总资源量仍不能超过其资源容量
Figure 701187DEST_PATH_IMAGE076
。因此，得到
Figure 754070DEST_PATH_IMAGE077
(12)
其中
Figure 291361DEST_PATH_IMAGE078
表示减少后联盟
Figure 836743DEST_PATH_IMAGE071
从边缘节点
Figure 826696DEST_PATH_IMAGE008
处收集的资源量，
Figure 748516DEST_PATH_IMAGE079
表示增加后联盟
Figure 143243DEST_PATH_IMAGE080
从边缘节点
Figure 62789DEST_PATH_IMAGE008
处收集的资源量。
对于资源增加的联盟
Figure 540038DEST_PATH_IMAGE080
，其相应任务的预算有限，得到
Figure 999969DEST_PATH_IMAGE081
(13)
其中，
Figure 511853DEST_PATH_IMAGE082
表示边缘节点
Figure 396108DEST_PATH_IMAGE008
增加提供的资源后联盟
Figure 298336DEST_PATH_IMAGE080
给出的单位报酬，
Figure 827538DEST_PATH_IMAGE079
和
Figure 131611DEST_PATH_IMAGE083
分别表示增加后联盟
Figure 204345DEST_PATH_IMAGE080
从边缘节点
Figure 921766DEST_PATH_IMAGE008
处收集的资源量和除边缘节点
Figure 926762DEST_PATH_IMAGE008
以外所有边缘节点投给联盟
Figure 882080DEST_PATH_IMAGE080
的资源总和。除了边缘节点
Figure 642225DEST_PATH_IMAGE008
，其他边缘节点都没有改变其提供给联盟
Figure 516116DEST_PATH_IMAGE080
的资源量。
根据边缘节点资源容量限制和联盟的预算限制，定义交替操作的约束满足性如下：
定义3对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 121541DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式(12)和公式(13)成立，那么其交替操作
Figure 400206DEST_PATH_IMAGE070
是约束满足的。
其次，对于边缘节点
Figure 534516DEST_PATH_IMAGE008
而言，交替操作
Figure 901562DEST_PATH_IMAGE067
必须要盈利，否则就没有执行该操作的必要。也就是说，在执行
Figure 310677DEST_PATH_IMAGE067
之后，边缘节点应该获得更高的效用。因此可以得到：
Figure 506166DEST_PATH_IMAGE085
(14)
其中，
Figure 76956DEST_PATH_IMAGE086
表示边缘节点
Figure 928369DEST_PATH_IMAGE008
的原始效用，而
Figure 341508DEST_PATH_IMAGE087
是边缘节点
Figure 391504DEST_PATH_IMAGE008
在减少提供给联盟
Figure 602036DEST_PATH_IMAGE088
的资源并增加给联盟
Figure 737482DEST_PATH_IMAGE089
的资源后的效用。在
Figure 691663DEST_PATH_IMAGE090
和
Figure 852955DEST_PATH_IMAGE087
对应的策略中，边缘节点
Figure 765548DEST_PATH_IMAGE008
为除联盟
Figure 591552DEST_PATH_IMAGE088
和
Figure 880582DEST_PATH_IMAGE091
之外所有联盟提供的资源相同。
由此，给出交替操作盈利性的定义：
定义4 对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 905170DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式（14）成立，那么其交替操作
Figure 188996DEST_PATH_IMAGE070
是盈利的。
此外，当边缘节点
Figure 377663DEST_PATH_IMAGE008
执行交替操作
Figure 470384DEST_PATH_IMAGE067
时，应考虑联盟
Figure 352408DEST_PATH_IMAGE089
中其他成员
Figure 75645DEST_PATH_IMAGE092
的意见。交替操作
Figure 407400DEST_PATH_IMAGE067
可能导致联盟
Figure 303812DEST_PATH_IMAGE089
其他成员
Figure 37413DEST_PATH_IMAGE092
的报酬减少。交替操作后，
Figure 928621DEST_PATH_IMAGE092
中的边缘节点从联盟获得的报酬可能低于其用相同资源量从本地终端用户的奖励。因此可以提出合理假设：联盟
Figure 747672DEST_PATH_IMAGE089
的其他成员
Figure 182196DEST_PATH_IMAGE092
有权决定边缘节点
Figure 973566DEST_PATH_IMAGE008
能否增加提供给该联盟的资源。当联盟
Figure 835342DEST_PATH_IMAGE089
内其他所有成员都许可时，交替操作才可行。
如果联盟
Figure 421917DEST_PATH_IMAGE089
中的其他成员在交替操作后从该联盟中获得的报酬仍然超过其用相同资源量从终端用户获得的奖励，则称联盟
Figure 394553DEST_PATH_IMAGE089
中的其他成员允许执行交替操作
Figure 40429DEST_PATH_IMAGE067
。结合边缘节点
Figure 338686DEST_PATH_IMAGE008
的效用公式（6），可以得到当满足
Figure 67083DEST_PATH_IMAGE093
(15)
时，每个边缘节点从云服务下行任务中获得的报酬高于用相同资源量从终端用户处获得的奖励。其中，边缘节点
Figure 108989DEST_PATH_IMAGE008
增加提供的资源后联盟
Figure 874950DEST_PATH_IMAGE094
给出的单位报酬，
Figure 78530DEST_PATH_IMAGE095
是联盟
Figure 359469DEST_PATH_IMAGE089
中其他成员
Figure 880099DEST_PATH_IMAGE096
的本地终端用户支付的单位奖励。本发明给出交替操作被允许的定义如下：
定义5 对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 297305DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式（15）成立，那么边缘节点
Figure 937365DEST_PATH_IMAGE008
的交替操作
Figure 440022DEST_PATH_IMAGE067
是被联盟
Figure 761413DEST_PATH_IMAGE091
中的其他成员
Figure 561354DEST_PATH_IMAGE092
允许的。
基于上述三个属性，如果交替操作
Figure 106736DEST_PATH_IMAGE067
是约束满足的，盈利的，且可被联盟
Figure 34372DEST_PATH_IMAGE089
中的其他成员
Figure 221771DEST_PATH_IMAGE097
许可，则该交替操作可行。由此，交替操作
Figure 613569DEST_PATH_IMAGE067
的可行性定义如下：
定义6 对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 524325DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式（12）、公式（13）、公式（14）和公式（15）都成立，那么交替操作
Figure 735995DEST_PATH_IMAGE067
是可行的。
通过可行性的判定，边缘节点每一次交替操作都可以在保证其他节点个体理性的前提下，优化该边缘节点自身效用。
基于边缘节点的交替操作，本发明提出了一种两阶段的重叠联盟构造优化算法，来求解基于重叠联盟形成博弈的合作激励机制中各边缘节点的最优策略。该合作激励机制在激励边缘节点参与边缘计算云服务下行任务的同时，保证了边缘节点资源在多任务间分配均衡。
算法的第一阶段是联盟初始化阶段（算法1），该阶段形成了云服务下行系统的初始非重叠联盟结构。第二阶段是联盟优化阶段（算法2），该阶段利用边缘节点的交替操作将第一阶段初始化的非重叠联盟结构调整为最佳重叠联盟结构。
令
Figure 195926DEST_PATH_IMAGE098
和
Figure 911073DEST_PATH_IMAGE099
分别表示边缘节点
Figure 798257DEST_PATH_IMAGE008
对联盟
Figure 25452DEST_PATH_IMAGE088
减少的资源量和对联盟
Figure 23495DEST_PATH_IMAGE089
增加的资源量，即
Figure 593147DEST_PATH_IMAGE100
和
Figure 651233DEST_PATH_IMAGE101
。如果
Figure 103074DEST_PATH_IMAGE102
，则有交替操作
Figure 376580DEST_PATH_IMAGE103
，如果
Figure 66318DEST_PATH_IMAGE104
，则有交替操作
Figure 295305DEST_PATH_IMAGE105
。
令
Figure 172125DEST_PATH_IMAGE106
表示边缘节点的联盟
Figure 40200DEST_PATH_IMAGE045
的盈利指数，也就是联盟
Figure 115603DEST_PATH_IMAGE045
相应云服务下行任务的盈利指数。从等式（7）中可以看出，当云服务下行任务
Figure 718754DEST_PATH_IMAGE107
从边缘节点收集的资源增加时，其支付的总报酬的增长量与任务性能
Figure 145187DEST_PATH_IMAGE108
的增长量有关。任务性能的边际增长越高，任务的利润就越高，当前边缘节点参加该任务就越能盈利。因此，盈利指数可以定义为任务性能
Figure 554303DEST_PATH_IMAGE109
关于资源收集量
Figure 498861DEST_PATH_IMAGE110
的导数，即
Figure 69651DEST_PATH_IMAGE111
(16)
盈利指数表明联盟对边缘节点的吸引力。为了最大化自身效用，每个边缘节点倾向于向具有高盈利指数
Figure 921063DEST_PATH_IMAGE106
的联盟提供资源以获得高额报酬。基于盈利指数，本文为联盟初始化阶段和联盟优化阶段设计算法。
算法1展示了在联盟初始化阶段构造非重叠联盟的过程。该算法基于贪婪策略来获得重叠联盟形成博弈问的初始解决方案。首先，分别对边缘节点和云服务下行任务进行排序。其中，边缘节点按照其对应的单位奖励
Figure 133870DEST_PATH_IMAGE112
降序进行排序。通常，只有当云服务下行任务的单位奖励
Figure 121549DEST_PATH_IMAGE113
高于边缘节点的终端用户提供的单位奖励
Figure 391469DEST_PATH_IMAGE112
时，边缘节点才愿意参加该任务。终端用户支付的单位奖励
Figure 261336DEST_PATH_IMAGE112
越高，对应的边缘节点需要选择单位奖励
Figure 12254DEST_PATH_IMAGE114
越高的云服务下行任务，来获得更高的利益。因此，单位奖励
Figure 854439DEST_PATH_IMAGE115
较高的边缘节点优先选择任务并决定提供的资源量，以便云平台可以从边缘节点中收集更多资源。云服务下行任务按照其盈利指数
Figure 298190DEST_PATH_IMAGE106
的降序进行排序。盈利指数
Figure 658283DEST_PATH_IMAGE106
高的任务对边缘节点更具吸引力。相比盈利指数
Figure 150575DEST_PATH_IMAGE106
低的任务，边缘节点更有可能从盈利指数
Figure 175163DEST_PATH_IMAGE106
高的任务中获得高报酬。
算法1 联盟初始化算法
输入：每一个边缘节点的资源容量
Figure 727498DEST_PATH_IMAGE116
，每一个边缘节点从其本地终端用户处获取的单位奖励
Figure 569028DEST_PATH_IMAGE117
，每个联盟的盈利指数
Figure 927328DEST_PATH_IMAGE118
；
输出：云服务下行任务
Figure 744105DEST_PATH_IMAGE119
的联盟
Figure 264079DEST_PATH_IMAGE120
；
计算各任务的盈利指数
Figure 595835DEST_PATH_IMAGE121
；
对边缘节点按单位奖励
Figure 483458DEST_PATH_IMAGE122
的降序进行排序得到边缘节点序列
Figure 420321DEST_PATH_IMAGE123
；
对任务按盈利指数
Figure 111196DEST_PATH_IMAGE121
的降序进行排序得到任务序列
Figure 133510DEST_PATH_IMAGE124
；
初始化：使
Figure 568033DEST_PATH_IMAGE125
；
使
Figure 418790DEST_PATH_IMAGE126
；
while
Figure 280567DEST_PATH_IMAGE127
and
Figure 524598DEST_PATH_IMAGE128
do；
if 当
Figure 497233DEST_PATH_IMAGE129
时
Figure 674267DEST_PATH_IMAGE130
是可行的 then；
使
Figure 709875DEST_PATH_IMAGE131
；
使
Figure 503519DEST_PATH_IMAGE132
；
Else
使
Figure 483107DEST_PATH_IMAGE133
；
end if；
使
Figure 514648DEST_PATH_IMAGE134
mod
Figure 715298DEST_PATH_IMAGE135
；
end while；
返回
Figure 730659DEST_PATH_IMAGE136
。
排序后，序列
Figure 310676DEST_PATH_IMAGE137
中的边缘节点依次为序列
Figure 931144DEST_PATH_IMAGE138
中的任务提供资源，提供的资源量与边缘节点的资源容量
Figure 571204DEST_PATH_IMAGE139
一致。如果相应的任务已收集了很多资源并且由于预算限制而无法接收边缘节点
Figure 88509DEST_PATH_IMAGE139
单位的资源，则边缘节点
Figure 206638DEST_PATH_IMAGE008
将从当前联盟遍历每个联盟（即任务），直到找到要加入的联盟或所有联盟都无法继续收集资源为止。
算法1考虑了边缘节点的自私性和个体理性，并通过任务按盈利指数
Figure 681612DEST_PATH_IMAGE106
降序进行排序来最大化每个边缘节点的效用。基于算法1，本文提出了重叠联盟优化算法（算法2）来对联盟初始化阶段获得的初始联盟结构进行调整，以获得边缘节点资源策略的近似最优解。算法2同时考虑了最大化云平台和边缘节点各自的效用，按单位奖励
Figure 492574DEST_PATH_IMAGE112
的降序对云服务下行任务进行排序。
算法2 重叠联盟优化算法
输入：每一个边缘节点的资源容量
Figure 685789DEST_PATH_IMAGE140
，每一个边缘节点从其本地终端用户处获取的单位奖励
Figure 604679DEST_PATH_IMAGE141
，每个联盟的盈利指数
Figure 996477DEST_PATH_IMAGE142
；
输出：云服务下行任务
Figure 916022DEST_PATH_IMAGE119
的联盟
Figure 658850DEST_PATH_IMAGE143
及其单位报酬
Figure 118782DEST_PATH_IMAGE144
；
while
Figure 571279DEST_PATH_IMAGE145
and
Figure 724042DEST_PATH_IMAGE146
do
更新
Figure 688587DEST_PATH_IMAGE147
；
对边缘节点按单位奖励
Figure 889893DEST_PATH_IMAGE148
的降序进行排序得到
Figure 990704DEST_PATH_IMAGE149
；
对任务按盈利指数
Figure 311439DEST_PATH_IMAGE150
的升序进行排序得到
Figure 763280DEST_PATH_IMAGE151
；
对任务按盈利指数
Figure 565014DEST_PATH_IMAGE147
的降序进行排序得到
Figure 989173DEST_PATH_IMAGE152
；
if 存在边缘节点
Figure 218161DEST_PATH_IMAGE153
未提供资源 then
在
Figure 148509DEST_PATH_IMAGE152
中找到第一个资源收集量未满足的联盟
Figure 957196DEST_PATH_IMAGE154
；
找到
Figure 32599DEST_PATH_IMAGE155
可行时的
Figure 698067DEST_PATH_IMAGE156
；
更新
Figure 858921DEST_PATH_IMAGE154
；
Else
找到
Figure 202790DEST_PATH_IMAGE151
中的第一个联盟
Figure 398279DEST_PATH_IMAGE157
；
找到
Figure 234648DEST_PATH_IMAGE149
中第一个加入联盟
Figure 86061DEST_PATH_IMAGE157
的边缘节点
Figure 36218DEST_PATH_IMAGE153
；
找到
Figure 289476DEST_PATH_IMAGE152
中第一个允许
Figure 31167DEST_PATH_IMAGE158
操作的联盟
Figure 432192DEST_PATH_IMAGE154
；
使
Figure 917531DEST_PATH_IMAGE159
；
使
Figure 22366DEST_PATH_IMAGE160
；
更新
Figure 200538DEST_PATH_IMAGE161
；
End if
End while
计算
Figure 823280DEST_PATH_IMAGE162
；
返回
Figure 315572DEST_PATH_IMAGE163
。
算法2给出了联盟优化阶段的详细说明。当同时满足以下三个条件时，边缘节点可以通过交替操作来调整联盟结构：
每个云服务下行任务的盈利指数
Figure 74581DEST_PATH_IMAGE106
都不相等；
至少存在一个具有剩余资源的边缘节点；
至少存在一项任务，其向边缘节点支付的总报酬未超过其预算。
执行交替操作
Figure 703881DEST_PATH_IMAGE164
前将边缘节点按单位奖励
Figure 548341DEST_PATH_IMAGE112
的降序排序，得到边缘节点序列
Figure 578745DEST_PATH_IMAGE165
，分别按盈利指数
Figure 723418DEST_PATH_IMAGE106
的升序和降序对云服务下行任务进行排序，得到任务序列
Figure 446655DEST_PATH_IMAGE166
和
Figure 41060DEST_PATH_IMAGE167
。具有较高盈利指数
Figure 671892DEST_PATH_IMAGE106
的联盟通常会向任务参与者支付更多报酬，所以考虑让边缘节点将提供的资源从
Figure 343176DEST_PATH_IMAGE106
低的联盟转移到
Figure 299631DEST_PATH_IMAGE106
高的联盟。将升序任务序列
Figure 118682DEST_PATH_IMAGE166
的第一个联盟设置为联盟
Figure 759398DEST_PATH_IMAGE168
，边缘节点在交替操作中减少提供给该联盟的资源；而降序任务序列
Figure 613084DEST_PATH_IMAGE167
的第一个联盟作为联盟
Figure 209282DEST_PATH_IMAGE094
，边缘节点增加投资给该联盟的资源。其中，执行交替操作的边缘节点是联盟
Figure 718892DEST_PATH_IMAGE169
参与者中单位奖励
Figure 688597DEST_PATH_IMAGE112
最高的边缘节点。
基于交替操作的联盟优化算法具体思路如下。首先，查找在联盟初始化阶段中未提供资源的边缘节点。如果存在这样的边缘节点，则执行替换操作
Figure 662369DEST_PATH_IMAGE170
，其中边缘节点在联盟
Figure 632731DEST_PATH_IMAGE094
中增加
Figure 691953DEST_PATH_IMAGE171
资源。其中，联盟
Figure 468280DEST_PATH_IMAGE094
是序列
Figure 959873DEST_PATH_IMAGE167
中第一个满足预算约束的任务，增加的资源量
Figure 163453DEST_PATH_IMAGE171
由定义6中所有可行性约束（12）、（13）、（14）和（15）共同决定。
当所有边缘节点都为联盟提供资源后，获得低报酬的边缘节点
Figure 444392DEST_PATH_IMAGE008
将其资源从盈利指数
Figure 24409DEST_PATH_IMAGE106
最低的联盟
Figure 910457DEST_PATH_IMAGE168
转移到
Figure 485270DEST_PATH_IMAGE106
最高的联盟
Figure 987927DEST_PATH_IMAGE172
。转移的资源量
Figure 371635DEST_PATH_IMAGE173
和
Figure 643347DEST_PATH_IMAGE171
是满足可行性约束和盈利指数不等式（即
Figure 391991DEST_PATH_IMAGE174
）的最大值。联盟
Figure 650453DEST_PATH_IMAGE168
的盈利指数
Figure 775535DEST_PATH_IMAGE175
随着边缘节点
Figure 370596DEST_PATH_IMAGE008
减少提供资源而逐渐增长，而联盟
Figure 86879DEST_PATH_IMAGE172
的盈利指数
Figure 561198DEST_PATH_IMAGE176
随着提供资源增加而逐渐减少。前者的获利指数不能大于后者，否则这部分资源交替无法给边缘节点
Figure 286709DEST_PATH_IMAGE008
带来更多报酬。不断通过交替操作来提升各边缘节点的效用，直到不存在可行的交替操作。最后，根据公式（8）计算各任务的单位报酬
Figure 736276DEST_PATH_IMAGE113
。
为了最大化自身效用，边缘节点在合作时不会为了最大化云平台的效用而牺牲自己的利益。在大多数情况下，基于重叠联盟形成博弈的合作激励机制无法实现整个系统效用的最大值。然而，合作激励机制考虑了边缘节点的自私性和个体利益，更符合实际情况，更有助于构建持续可扩展的边缘计算资源池。
本发明包括以下优点：
1.本发明将终端用户也纳入云服务下行系统中，各边缘节点终端用户的请求将会影响该边缘节点加入云服务下行任务的积极性。
2.本发明在现有机制的基础上提出一种让边缘节点协作完成云服务下行任务的合作激励机制，从而合理分配边缘节点的资源。
3.本发明将边缘节点给多个云服务下行任务提供资源建模为重叠联盟形成博弈。然后，分析了博弈中边缘节点的合作行为，基于贪婪策略提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法，不断通过边缘节点提供资源的交替行为来，以求解边缘节点在博弈中的策略，得到了近似最优解。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法流程图；
图2是本发明所述的边缘计算云服务下行系统示例图；
图3是本发明优选实施例所述的重叠联盟形成算法中迭代次数的累积分布函数图；
图4是本发明优选实施例所述的云服务下行数量对所有方案云平台效用的影响对比图；
图5是本发明优选实施例所述的边缘节点数量对云平台效用的影响对比图；
图6是本发明优选实施例所述的云服务下行任务之间的资源分配情况图；
图7是传统非合作方法之间的资源分配情况图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本实施例评估了在不同场景下合作激励机制的性能。影响该激励机制性能的因素包括边缘节点的数量和云服务下行任务的数量。设置任务数量从20增长到70，每次增量为10，边缘节点的数量从200增长到700，每次增量为100。每种设置随机生成100个场景并展示平均结果。表1列出了每个参数的设置。对边缘节点的资源容量
Figure 889039DEST_PATH_IMAGE177
标准化，并相应地设置其他参数。其中，将描述任务执行的激励强度
Figure 588005DEST_PATH_IMAGE178
设置为0.5，其他参数从均匀分布中随机采样。
表1 参数取值表。
Figure 69538DEST_PATH_IMAGE179
本实施例将提出的合作激励机制Co.与三个基准策略进行了比较。
集中式方案（Cen.）。在集中式方案中，云平台控制着整个云服务下行系统。云平台将下行的云任务分配给边缘节点，并为边缘节点确定提供给每个任务的资源量。边缘节点被强制参加云服务下行任务，并且不因其共享资源而获得任何报酬。该方案的目标是最大化云平台的效用，而不考虑每个边缘节点的效用。
非合作方案（NonCo）。本文以斯塔克伯格博弈作为非合作激励机制的方法。在非合作机制中，云平台和每个边缘节点都旨在最大化各自的效用。与合作机制不同的是，边缘节点没有通过合作来避免资源浪费和分配不均衡的情况。
随机分配方案（Ran.）。在随机分配方案中，每个边缘节点随机选择云服务下行任务，然后为每个任务提供随机数量的资源。
图3描述了两阶段重叠联盟构造优化算法迭代次数的累积分布函数（CDF,Cumulative Distribution Function）。其中，云服务下行任务的数量为40。边缘节点的数量从200增长至500，增量为100。从图中可以看到，随着边缘节点数量的增加，收敛速度几乎呈线性下降，每种情况下的迭代次数都位于较小范围内。在具有500个边缘节点的大规模场景中，该算法可以在数百次迭代中快速收敛。因此，该算法可以稳定收敛，并且不存在突变情况。
本文在不同的场景下评估了所提出的合作激励机制Co.和基准策略（即Cen.，NonCo和Ran.）的性能。图4显示了云服务下行数量对所有方案云平台效用的影响。设置边缘节点数量为500，云服务下行任务的数量从20增加到70，增量为10。云服务下行任务数量随而变化。可以看出，随着云平台发布更多任务，云平台效用会逐渐增加，边际效用逐渐递减。云平台效用增加是因为边缘节点有更多任务可供选择，并且当任务更多时，边缘节点提供的资源可以在任务之间更平衡地分配。然而，由于边缘节点资源容量有限，随着任务数量增加，各任务性能提升越来越有限，云平台的边际效用就逐渐减少。
与基准策略相比，合作激励机制Co.获得的云平台效用高于非合作方案NonCo和随机Ran.。这表明云平台可以从边缘节点的合作中受益。此外，在Co.与Cen.方案中，云平台效用的差距很小。集中式方案Cen.是在不考虑边缘节点的自私性情况下的最优解。这说明合作激励机制Co.不会因为考虑边缘节点的自私理性而造成云平台有大量的利益损失。
图5展示了边缘节点数量对云平台效用的影响。随着边缘节点数量的增加，合作激励机制Co.的云平台效用逐渐增加，并越来越接近集中式方案Cen.的结果。这是因为随着更多的边缘节点参与云服务下行任务，云平台能够收集到更多资源来提高其任务性能。此外，从图中可以看出在所有场景设置中合作激励机制Co.比非合作方式NonCo和随机方案Ran.表现更好。
为评估多个云服务下行任务间资源分配情况，本实施例随机选择一个实例并显示该实例中每个任务收集的资源量。该实例包含了40个云服务下行任务和500个边缘节点。图6显示了本文所提出的合作激励机制Co.中40个任务之间的资源收集结果。从图中可以观察到每个任务都从边缘节点中收集了相似数量的资源。所有任务都收集了大约6单位资源。图7显示了非合作方案NonCo的结果。可以看出，在非合作方案NonCo中，少量任务收集了超过20单位资源，而超过一半的任务收集的资源量不到5单位，一定数量的任务没有收集到资源。在非合作激励机制中，边缘节点都倾向于参与部分的云服务下行任务，大多数任务收到的资源很少。因此，与非合作激励机制相比，本文所提出的合作机制可以有效地改善任务间资源分配不均衡问题，避免部分任务资源浪费的情况，同时保证所有任务的服务质量。本文在相同设置下对大量实例进行了仿真，获得了相似的结果。
本实施例中对合作激励机制进行仿真模拟，并利用重叠联盟构造优化算法求解边缘节点的近似最优策略，通过将结果与基准策略进行对比来评估合作激励机制的性能。结果表明，该合作激励机制的重叠联盟构造优化算法能够稳定快速收敛。同时，合作激励机制的云平台效用明显优于非合作机制（即斯塔克伯格博弈）和随机方案，并接近忽略边缘节点自私理性的集中式方案的最优解。在资源分配方面，该合作激励机制可以有效地改善边缘节点资源在多个云服务下行任务间分配不均衡问题，从而避免资源浪费，保证任务的服务质量。
综上可知，本发明首先说明云-边-端环境中云服务下行任务的定义，然后针对多任务云服务下行系统提出了一种合作激励机制，从而激励边缘节点提供资源来托管从云平台下行的云服务，并避免边缘节点贡献的资源在任务间分配不均衡的情况。最终，为了解决云-边-端环境中多任务激励机制任务间资源分配不均衡的问题，本发明引入了重叠联盟形成（OCF）博弈，其中理性的局中人可以同时加入多个联盟。基于重叠联盟形成博弈设计了一种合作激励机制，以鼓励边缘节点在从云平台选择多个下行云服务时相互协作。合作博弈能够防止边缘节点全部涌向个别总报酬高的云服务下行任务，从而避免了云平台收集资源的浪费和任务间资源分配不均衡的情况，也避免了边缘节点都加入单一任务而各自分配的报酬过低的情况。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取云－边－端三层架构的边缘计算环境；
基于所述边缘计算环境采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题的初始解决方案，采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题的初始解决方案采用的算法步骤如下：
计算各任务的盈利指数
Figure 439852DEST_PATH_IMAGE001
，各任务按盈利指数
Figure 351308DEST_PATH_IMAGE001
进行降序排序得到任务序列
Figure 180723DEST_PATH_IMAGE002
；对边缘节点按单位奖励
Figure 440279DEST_PATH_IMAGE003
的降序进行排序得到边缘节点序列
Figure 888709DEST_PATH_IMAGE004
；
序列
Figure 185829DEST_PATH_IMAGE005
中的边缘节点依次为序列
Figure 186146DEST_PATH_IMAGE002
中的任务提供资源，提供的资源量与边缘节点的资源容量
Figure 938857DEST_PATH_IMAGE006
一致；
若相应的任务已收集了很多资源并且由于预算限制而无法接收边缘节点
Figure 456557DEST_PATH_IMAGE007
单位的资源，则边缘节点
Figure 342605DEST_PATH_IMAGE008
将从当前联盟遍历每个联盟，直到找到要加入的联盟或所有联盟都无法继续收集资源为止；
采用重叠联盟优化算法对获得的所述初始解决方案进行调整，以获得边缘节点资源策略的近似最优解，所述重叠联盟优化算法步骤如下：
按盈利指数
Figure 513823DEST_PATH_IMAGE001
对云服务下行任务进行升序和降序排序得到任务序列
Figure 954163DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 866100DEST_PATH_IMAGE010
；
将升序任务序列
Figure 137812DEST_PATH_IMAGE009
的第一个联盟设置为联盟
Figure 355298DEST_PATH_IMAGE011
，将降序任务序列
Figure 79671DEST_PATH_IMAGE010
的第一个联盟作为联盟
Figure 532650DEST_PATH_IMAGE012
，则执行交替操作的边缘节点是联盟
Figure 673517DEST_PATH_IMAGE011
参与者中单位奖励
Figure 61904DEST_PATH_IMAGE003
最高的边缘节点，交替操作的步骤如下：
查找在联盟初始化阶段中未提供资源的边缘节点；
若存在这样的边缘节点，则执行替换操作
Figure 273574DEST_PATH_IMAGE013
，其中边缘节点在联盟
Figure 530243DEST_PATH_IMAGE012
中增加
Figure 508038DEST_PATH_IMAGE014
资源，联盟
Figure 332906DEST_PATH_IMAGE012
是序列
Figure 828610DEST_PATH_IMAGE015
中第一个满足预算约束的任务，增加的资源量
Figure 826653DEST_PATH_IMAGE014
由可行性约束决定；
当所有边缘节点都为联盟提供资源时，获得低报酬的边缘节点
Figure 865147DEST_PATH_IMAGE008
将其资源从盈利指数
Figure 988479DEST_PATH_IMAGE001
最低的联盟
Figure 909162DEST_PATH_IMAGE011
转移到
Figure 648579DEST_PATH_IMAGE001
最高的联盟
Figure 400634DEST_PATH_IMAGE012
；
转移的资源量
Figure 832884DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 565829DEST_PATH_IMAGE017
是满足
Figure 640095DEST_PATH_IMAGE018
的最大值，联盟
Figure 184340DEST_PATH_IMAGE011
的盈利指数
Figure 787491DEST_PATH_IMAGE019
随着边缘节点
Figure 479503DEST_PATH_IMAGE008
减少提供资源而逐渐增长，联盟
Figure 614251DEST_PATH_IMAGE012
的盈利指数
Figure 481844DEST_PATH_IMAGE020
随着提供资源增加而逐渐减少；
不断重复交替操作提升各边缘节点的效用，直到不存在可行的交替操作时通过计算得到各任务的单位报酬
Figure 114951DEST_PATH_IMAGE021
。
2.根据权利要求1所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题需要考虑以下参数：边缘节点集合、云服务下行任务的集合、边缘节点数量、云服务下行任务数量、边缘节点为云服务下行任务提供的资源量、云平台为云服务下行任务向参与的边缘节点支付的单位资源报酬、边缘节点的效用、云平台的效用、云服务下行任务的任务性能、云平台的性能、边缘节点的单位资源成本、边缘节点本地终端用户的单位资源奖励、边缘节点的资源容量、云服务下行任务的预算、任务性能激励强度的尺度参数、描述云服务下行任务收集资源和任务性能关系的转换因子、边缘节点所有策略的集合、边缘节点的一个策略、云服务下行任务的联合、边缘节点为云服务下行任务提供的资源量、联盟中成员的集合、云服务下行任务的联盟价值。
3.根据权利要求2所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，边缘节点的资源容量：
Figure 435205DEST_PATH_IMAGE022
其中
Figure 113923DEST_PATH_IMAGE023
表示边缘节点
Figure 960656DEST_PATH_IMAGE024
的资源容量，
Figure 905610DEST_PATH_IMAGE025
表示边缘节点
Figure 837794DEST_PATH_IMAGE024
为云服务下行任务
Figure 260816DEST_PATH_IMAGE026
提供的资源量，
Figure 227635DEST_PATH_IMAGE027
表示边缘节点集合，
Figure 611998DEST_PATH_IMAGE028
表示云服务下行任务的集合；
云平台为云服务下行任务向参与的边缘节点支付的单位资源报酬：
Figure 172424DEST_PATH_IMAGE029
其中
Figure 195875DEST_PATH_IMAGE030
表示云服务下行任务
Figure 751621DEST_PATH_IMAGE026
的预算，
Figure 769868DEST_PATH_IMAGE031
表示云平台为云服务下行任务
Figure 348748DEST_PATH_IMAGE026
向参与的边缘节点支付的单位资源报酬；
云服务下行任务的任务性能：
Figure 238207DEST_PATH_IMAGE032
其中
Figure 789405DEST_PATH_IMAGE033
是一个转换因子，表示云服务下行任务
Figure 43800DEST_PATH_IMAGE026
的收集资源量与其任务性能间的价值关系，
Figure 452520DEST_PATH_IMAGE034
项反映了云服务下行任务
Figure 755457DEST_PATH_IMAGE026
从边缘节点收集的资源中获得的收益边际递减；
云平台的性能：
Figure 223478DEST_PATH_IMAGE035
；
云平台效用为：
Figure 976671DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 998985DEST_PATH_IMAGE037
表示任务性能激励强度的尺度参数；
边缘节点的效用：
Figure 368262DEST_PATH_IMAGE038
其中
Figure 18686DEST_PATH_IMAGE039
是为其本地终端用户提供的资源，而
Figure 552566DEST_PATH_IMAGE040
是边缘节点
Figure 593335DEST_PATH_IMAGE041
为下行云服务及本地终端用户请求这两项提供资源所产生的总资源成本；
云服务下行任务的预算：
Figure 628287DEST_PATH_IMAGE042
；
云平台为云服务下行任务向参与的边缘节点支付的单位资源报酬：
Figure 745934DEST_PATH_IMAGE043
。
4.根据权利要求2所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，云服务下行任务的联盟价值为：
Figure 981875DEST_PATH_IMAGE044
其中
Figure 182043DEST_PATH_IMAGE045
是云平台针对云服务下行任务
Figure 20686DEST_PATH_IMAGE026
发送给对应联盟的总报酬；
每个边缘节点在云服务下行任务中获得的报酬与其贡献的资源成正比：
Figure 49297DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 721718DEST_PATH_IMAGE047
为联盟价值，
Figure 205920DEST_PATH_IMAGE048
为表示任务性能激励强度的尺度参数，
Figure 254779DEST_PATH_IMAGE049
为转换因子，
Figure 132037DEST_PATH_IMAGE050
表示云服务下行任务
Figure 709780DEST_PATH_IMAGE051
的单位报酬，
Figure 946858DEST_PATH_IMAGE052
为表示边缘节点
Figure 533828DEST_PATH_IMAGE008
决定提供给云服务下行任务
Figure 537032DEST_PATH_IMAGE051
的资源量，
Figure 754517DEST_PATH_IMAGE008
为边缘节点，
Figure 947733DEST_PATH_IMAGE053
表示边缘节点集合，
Figure 603973DEST_PATH_IMAGE054
表示云服务下行任务的集合。
5.根据权利要求1所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，重叠联盟优化算法采用交替操作实现，具体为：从联盟中减少提供的资源，然后将一定量的资源重新提供给另一个联盟。
6.根据权利要求5所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，交替操作包括以下约束：
边缘节点的容量约束、交替操作的盈利约束、联盟其他节点许可约束。
7.根据权利要求6所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，边缘节点的容量约束为：
Figure 467542DEST_PATH_IMAGE055
其中
Figure 980563DEST_PATH_IMAGE056
表示减少后联盟
Figure 661074DEST_PATH_IMAGE057
从边缘节点
Figure 589847DEST_PATH_IMAGE024
处收集的资源量，
Figure 302064DEST_PATH_IMAGE058
表示增加后联盟
Figure 923669DEST_PATH_IMAGE059
从边缘节点
Figure 560318DEST_PATH_IMAGE024
处收集的资源量，
Figure 823940DEST_PATH_IMAGE052
为表示边缘节点
Figure 486321DEST_PATH_IMAGE008
决定提供给云服务下行任务
Figure 13248DEST_PATH_IMAGE051
的资源量，
Figure 668351DEST_PATH_IMAGE007
表示边缘节点
Figure 938927DEST_PATH_IMAGE008
的资源容量，
Figure 563419DEST_PATH_IMAGE060
为除联盟
Figure 995668DEST_PATH_IMAGE061
和
Figure 403647DEST_PATH_IMAGE062
之外所有联盟
Figure 946755DEST_PATH_IMAGE063
提供的资源相同以外所有边缘节点的资源。
8.根据权利要求6所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，交替操作的盈利约束为：
盈利指数为任务性能
Figure 493930DEST_PATH_IMAGE064
关于资源收集量
Figure 690556DEST_PATH_IMAGE065
的导数，即：
Figure 585831DEST_PATH_IMAGE066
Figure 463788DEST_PATH_IMAGE067
为云服务下行任务数量，
Figure 328451DEST_PATH_IMAGE068
为边缘节点数量，
Figure 695979DEST_PATH_IMAGE069
表示边缘节点
Figure 78549DEST_PATH_IMAGE024
为云服务下行任务
Figure 494618DEST_PATH_IMAGE051
提供的资源量，
Figure 216718DEST_PATH_IMAGE070
为转换因子。
9.根据权利要求6所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，联盟其他节点许可约束为：
Figure 11937DEST_PATH_IMAGE071
Figure 616225DEST_PATH_IMAGE072
为联盟
Figure 39247DEST_PATH_IMAGE062
中的其他成员在交替操作后从联盟
Figure 147011DEST_PATH_IMAGE062
中获得的报酬，
Figure 56674DEST_PATH_IMAGE073
为联盟
Figure 476154DEST_PATH_IMAGE062
中其他成员
Figure 234025DEST_PATH_IMAGE074
的本地终端用户支付的单位奖励，
Figure 930717DEST_PATH_IMAGE074
为联盟
Figure 76528DEST_PATH_IMAGE062
中其他成员，
Figure 861600DEST_PATH_IMAGE075
为联盟
Figure 423162DEST_PATH_IMAGE062
中边缘节点，
Figure 771098DEST_PATH_IMAGE076
为降序任务序列
Figure 87810DEST_PATH_IMAGE077
的第一个联盟，
Figure 357248DEST_PATH_IMAGE077
为
Figure 453993DEST_PATH_IMAGE078
按盈利指数
Figure 249911DEST_PATH_IMAGE001
降序对云服务下行任务进行排序。
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