CN113301134B - 一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，包括以下步骤，S1.初始化物联网络相关的全局参数，各边缘物联代理初始化本地缓存区中令牌及数据，准备开始迭代；S2.采样学习过程：每个边缘物联代理根据其上次采用的选项的值进行不同方式的采样，S3.采用更新过程：边缘物联代理装置根据采样得到的数据进行选择，如果达到预期收益则存储新的参数，并将上次采用的选项的参数值进行更新迭代。其优点在于，该方法可容纳少量恶意的边缘物联代理，即使这些恶意代理装置发送错误信息去干扰物联网络，只有恶意代理数目不超过一定的限制，我们的方法依旧能让正常的边缘物联代理收敛到最优选项。

Description

一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法
技术领域
本发明属于分布式网络技术领域，特别涉及一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法。
背景技术
随着物联网的快速发展，全球物联网设备数量高速增长。随者物联网设备部署规模的爆炸性增长，网络边缘侧会产生海量的实时数据。因此传统的以云为中心的集中式计算模式已经不足以高效处理和分析分布式边缘端产生的庞大的数据。为了降低云计算中心的负载，边缘计算技术将数据计算任务部署在靠近数据源的网络边缘端，而不是远程的云计算中心，在网络边缘形成融合网络、计算、存储、学习等平台。随着5G和6G技术的到来，低时延、高带宽、高可靠、海量连接等特点的应用场景逐渐常见起来，边缘计算也越来越凸显着巨大的优势并逐渐流行。
随机人工智能的发展，机器学习技术在多个应用领域取得重大突破。将人工智能与边缘计算相结合，设计一种适用于边缘物联代理装置的学习方法已经变成现在急剧解决的问题。，去中心化的机器学习技术对边缘计算的应用有着重要的意义。在去中心化分布式学习的计算模式中，总的学习任务将被分配到若干个工作节点上平行处理来加速学习过程，提高边缘计算工作效率。由于没有中央服务器，去中心化的机器学习将对通信瓶颈和节点故障等问题有着更高的鲁棒性。
在边缘计算系统中，可以利用多个边缘物联代理装置进行协作学习，从而加快单个边缘物联代理的决策时间和决策精度。但是，在开放的分布式边缘计算环境下，通常会有恶意代理发送虚假信息从而扰乱决策。因此，设计一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法是目前亟待解决的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，该方法可以在去中心化的网络模型下，每个边缘物联代理装置通过协作学习，实现在多个可供推荐的选择对象中决策出最优对象，同时可容纳少量恶意的边缘物联代理。其技术方案为，
一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，包括以下步骤，
S1.初始化物联网络相关的全局参数，各边缘物联代理初始化本地缓存区中令牌及数据，准备开始迭代；
S2.采样学习过程：每个边缘物联代理根据其上次采用的选项的值进行不同方式的采样，具体过程为，
若从未采用过任何选项，则边缘物联代理以一定概率根据其本地选项数据进行随机采样，或以特定概率均匀地从同伴边缘物联代理建议的选项中选择一个；若已有采用过的偏好选项，则边缘物联代理直接均匀地从同伴建议的选项中选择一个；
S3.采用更新过程：边缘物联代理装置根据采样得到的数据进行选择，如果达到预期收益则存储新的参数，并将上次采用的选项的参数值进行更新迭代。
进一步的，在步骤S1中设置迭代次数r和每个边缘物联代理的本地参数，所述每个边缘物联代理的本地参数包括上次获得收益的选项ωi以及边缘物联代理在r轮收到的建议集合Vi(r)、本地缓冲区和边缘物联代理人在r轮选择的选项ai(r),初始均设为0；本地缓冲区用于存储建议集合Vi(r)和本地产生的传播令牌。
进一步的，在步骤S1中设置选项数K和超参学习率μ，选项数K用来表示全局参数中可供选择的选项的个数，超参学习率μ用来控制两种学习方式的决定比重，步骤S2具体过程如下：
S21.对于边缘物联网络中的每个边缘物联代理做以下操作，检查该边缘物联代理是否获得过收益，即上次获得收益的选项ωi,若边缘物联代理从未获得过收益，即ωi＝0；
S22.以μ的概率，根据其本地选项数据进行随机采样，即从K个可供选择的选项中随机选取一个选项作为学习目标，并赋值给ai(r)；
1-μ的概率，均匀地从同伴边缘物联代理建议的选项中选择一个，即从建议集合Vi(r)中随机选取一个，并进行基于MHRW信息传播；
S23.根据步骤S21中的判断条件，若边缘物联代理已获得过收益，即ωi≠0，则直接以均匀地从同伴边缘物联代理的建议集合Vi(r)中选择一个，并进行基于MHRW信息传播。
进一步的，步骤S3具体如下：
S31.对于边缘物联网络中的每个边缘物联代理做以下操作：根据S22得到的学习到的选项ai(r)，在K个可供选择的选项中去随机选择，将选择到的选项记录成ai(r)，并检查第ai(r)个选项是否得到预期收益φi(r)；
S32.若得到预计的收益，φi(r)＝1，则将该边缘物联代理的上次获得收益的记录ωi更改成ai(r)，并初始化logn个新的令牌加入本地缓冲区，否则，φi(r)＝0，保持ωi不变，等待下一轮更新。
进一步的，步骤S3中边缘物联代理装置根据采样得到的数据进行选择，选择方法是在去中心化的网络模型下，每个边缘物联代理装置通过协作实现在多个可供推荐的选择对象中决策出最优对象，同时每个边缘物联代理的选择均会收敛到最优对象。
进一步的，基于MHRW进行信息传播的步骤具体如下：
步骤一、对每个边缘物联代理作以下操作：检查边缘物联代理的收益记录ωi，若ωi≠0，则该边缘物联代理将本地缓存区中的令牌按照一定的转移概率传递给相邻的边缘物联代理，其概率转移矩阵为Q(u,v)，具体的计算方式如下：
Figure BDA0003066591580000031
其中(u,v)表示边缘物联网络中代理u和代理v之间用于通信的链接边，d(u)表示边缘物联代理u在此代理网络中的邻居集合的大小，d(v)边缘物联代理v在此代理网络中的邻居集合的大小；
步骤二、邻居边缘物联代理依然按照上述对应概率转移矩阵进行令牌的转发，每转发一次令牌上的生命值L减少1,直到令牌生命值为0，此时信息均匀扩散到整个物联网络，通讯阶段结束，新一轮更新重新开始。
有益效果
该方法可以在去中心化的网络模型下，每个边缘物联代理装置通过协作学习，实现在多个可供推荐的选择对象中决策出最优对象，同时可容纳少量恶意的边缘物联代理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例所公开的一种适用于边缘物联代理装置的容错型多代理协作决策的方法阶段示意图；
图2为本发明实施例所公开的一种适用于边缘物联代理装置的容错型多代理协作决策的方法具体流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明提供了一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，如图1所示，该方法可以在去中心化的网络模型下，每个边缘物联代理装置通过协作学习，实现在多个可供推荐的选择对象中决策出最优对象，同时可容纳少量恶意的边缘物联代理。
如图2所示，具体实施例如下：
S1.初始化阶段：初始化物联网络相关的全局参数，各边缘物联代理初始化本地缓存区中令牌及数据，准备开始迭代；
设置选项数K，用来表示模型中可供选择的选项的个数。
设置迭代次数r，表示算法迭代的最多次数。
设置超参学习率μ，用来控制两种学习方式的决定比重。
设置每个边缘物联代理的本地参数，包络令牌缓冲区(FIFO)、上次获得收益的选项ωi以及边缘物联代理在r轮收到的建议集合Vi(r)、本地缓冲区和边缘物联代理人在r轮选择的选项ai(r),初始均设为0；本地缓冲区用于存储建议集合Vi(r)和本地产生的传播令牌。
S2.采样学习过程：每个边缘物联代理根据其上次采用的选项的值进行不同方式的采样，
S21.对于边缘物联网络中的每个边缘物联代理做以下操作：检查该边缘物联代理是否获得过收益，即上次获得收益的选项ωi,若边缘物联代理从未获得过收益，即ωi＝0，
S22.以μ的概率，根据其本地选项数据进行随机采样，即：从K个可供选择的选项中随机选取一个选项作为学习目标，并赋值给ai(r)；
以1-μ的概率，均匀地从同伴边缘物联代理建议的选项中选择一个，即从建议集合Vi(r)中随机选取一个，并进行基于MHRW信息传播；
S23.根据S21中的判断条件，若该边缘物联代理已获得过收益，即ωi≠0，则直接以均匀地从同伴边缘物联代理建议的选项Vi(r)中选择一个，并进行基于MHRW信息传播。
S3.参数更新过程,代理装置根据采样得到的数据进行选择，如果达到预期收益则存储新的参数，并将上次采用的选项的参数值进行更新迭代；
S31.对于边缘物联网络中的每个边缘物联代理做以下操作：根据S22得到的学习到的选项ai(r),在K个可供选择的选项中去随机选择，将选择到的选项记录成ai(r)，并检查第ai(r)个选项是否得到预期收益φi(r)；
S32.若得到预计的收益，φi(r)＝1，则将该边缘物联代理的上次获得收益的记录ωi更改成ai(r),并初始化logn个新的令牌加入本地缓冲区中，否则，φi(r)＝0，保持ωi不变，等待下一轮。
S4.信息传播
在之前的技术方案中，所述步骤S22中基于Metropolis-Hasting Random Walks(MHRW)进行信息传播的步骤的具体如下：
步骤一、对每个边缘物联代理作以下操作：检查边缘物联代理的收益记录M,若M≠0，则该边缘物联代理将本地缓存区中的令牌按照一定的转移概率传递给相邻的边缘物联代理，其概率转移矩阵为Q(u,v)，具体的计算方式如下：
Figure BDA0003066591580000051
其中(u,v)表示边缘物联网络中代理u和代理v之间用于通信的链接边，d(u)表示边缘物联代理u在此边缘物联网络中的邻居集合的大小，d(v)边缘物联代理v在此代理网络中的邻居集合的大小。
步骤二、邻居代理依然按照上述对应概率转移矩阵进行令牌的转发，每转发一次令牌上的生命值L减少1,直到令牌生命值为0，此时信息均匀扩散到整个物联网络，通讯阶段结束，新一轮重新开始，重复S2-S4。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1.初始化物联网络相关的全局参数，各边缘物联代理初始化本地缓存区中令牌及数据，准备开始迭代；
在步骤S1中设置选项数K和超参学习率μ，选项数K用来表示全局参数中可供选择的选项的个数，超参学习率μ用来控制两种学习方式的决定比重，
S2.采样学习过程：每个边缘物联代理根据其上次采用的选项的值进行不同方式的采样，具体过程为，
S21.对于边缘物联网络中的每个边缘物联代理做以下操作，检查该边缘物联代理是否获得过收益，即上次获得收益的选项ωi,若边缘物联代理从未获得过收益，即ωi＝0；
S22.以μ的概率，根据其本地选项数据进行随机采样，即从K个可供选择的选项中随机选取一个选项作为学习目标，并赋值给ai(r)；
或以1-μ的概率，均匀地从同伴边缘物联代理建议的选项中选择一个，即从建议集合Vi(r)中随机选取一个，并进行基于MHRW信息传播；
S23.根据步骤S21中的判断条件，若边缘物联代理已获得过收益，即ωi≠0，则直接以均匀地从同伴边缘物联代理的建议集合Vi(r)中选择一个，并进行基于MHRW信息传播；
基于MHRW进行信息传播的步骤具体如下：
步骤一、对每个边缘物联代理作以下操作：检查边缘物联代理的收益记录ωi，若ωi≠0，则该边缘物联代理将本地缓存区中的令牌按照一定的转移概率传递给相邻的边缘物联代理，其概率转移矩阵为Q(u,v)，具体的计算方式如下：
Figure FDA0003393715800000011
其中(u,v)表示边缘物联网络中代理u和代理v之间用于通信的链接边，d(u)表示边缘物联代理u在此代理网络中的邻居集合的大小，d(v)边缘物联代理v在此代理网络中的邻居集合的大小；
步骤二、邻居边缘物联代理依然按照上述对应概率转移矩阵进行令牌的转发，每转发一次令牌上的生命值L减少1,直到令牌生命值为0，此时信息均匀扩散到整个物联网络，通讯阶段结束，新一轮更新重新开始；
S3.采用更新过程：边缘物联代理装置根据采样得到的数据进行选择，如果达到预期收益则存储新的参数，并将上次采用的选项的参数值进行更新迭代。
2.根据权利要求1所述的一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，其特征在于，在步骤S1中设置迭代次数r和每个边缘物联代理的本地参数，所述每个边缘物联代理的本地参数包括上次获得收益的选项ωi以及边缘物联代理在r轮收到的建议集合Vi(r)、本地缓冲区和边缘物联代理人在r轮选择的选项ai(r),初始均设为0；本地缓冲区用于存储建议集合Vi(r)和本地产生的传播令牌。
3.根据权利要求1所述的一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，其特征在于，步骤S3具体如下：
S31.对于边缘物联网络中的每个边缘物联代理做以下操作：根据S22得到的学习到的选项ai(r)，在K个可供选择的选项中去随机选择，将选择到的选项记录成ai(r)，并检查第ai(r)个选项是否得到预期收益φi(r)；
S32.若得到预计的收益，φi(r)＝1，则将该边缘物联代理的上次获得收益的记录ωi更改成ai(r)，并初始化logn个新的令牌加入本地缓冲区，否则，φi(r)＝0，保持ωi不变，等待下一轮更新。
4.根据权利要求1所述的一种适用于边缘物联代理装置的容错型协作决策的方法，其特征在于，步骤S3中边缘物联代理装置根据采样得到的数据进行选择，选择方法是在去中心化的网络模型下，每个边缘物联代理装置通过协作实现在多个可供推荐的选择对象中决策出最优对象，同时每个边缘物联代理的选择均会收敛到最优对象。
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