CN116600345A - 一种基于博弈的车联网v2v计算卸载系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统及方法，属于车联网无线通信领域。本发明用于车辆与车辆间的计算密集型及延迟敏感型任务卸载。计算密集型的车辆作为任务车辆提出任务卸载请求，其通信范围内具有强大计算能力和足够计算资源的车辆作为服务车辆。在考虑成本和利润的情况下，任务车辆将任务卸载到服务车辆上完成，并为其支付服务费，可以使完成任务的效用最大化；服务车辆在任务卸载过程中通过共享资源可获得服务费，使自身的资源得到有效利用，获得的收益最优化。将两种车辆间的任务卸载交互过程转换为一个两阶段的博弈游戏，利用Stackelberg Game模型证明博弈存在纳什均衡点，Hooke‑jeeves算法找出纳什均衡点。

Description

一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统及方法
技术领域
本发明涉及一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统及方法，属于车联网无线通信领域。
背景技术
随着智能车辆和通信技术的快速发展，为了实现车辆之间的网络连接和实时信息共享，有研究者提出了车辆自组织网络(Vehicular ad-hoc network, VANET)，VANET集成了传感器和路边单元（Road side Unit, RSU）用于与道路上的车辆通信。同时借助移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)技术，通过车辆到基础设施（Vehicle-to-Infrastrcture, V2I）、车辆到车辆（Vehicle-to-Vehicle, V2V）的通信方式把计算任务卸载到周围车辆或者是RSU上执行，利用MEC中计算卸载这一关键技术为智能汽车计算密集型新兴业务及应用提供低时延、低能耗、低成本及高可靠的服务，避免了数据传输到远程中心导致时延、能耗、成本高的问题，然而，考虑到边缘服务器的部署成本昂贵且缺乏灵活性，将应用任务卸载到车辆网络中的边缘服务器不能很好的解决问题。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统及方法，利用Stackelberg博弈将车辆之间的任务卸载交互描述为两阶段的博弈，使用Hooke-jeeves算法找到博弈双方的最优卸载策略，使得任务车辆和服务车辆的联合效用最大化。
本发明采用的技术方案是：基于博弈的车联网V2V计算卸载方法描述任务车辆与服务车辆之间的计算任务卸载过程，用Stackelberg博弈将任务车辆与服务车辆之间的卸载交互过程描述为两阶段的博弈游戏，利用Hooke-jeeves算法在博弈过程中找到博弈双方的最优计算任务卸载策略，使得任务车辆和服务车辆的联合效用最大化。
一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，包括：
任务车辆，用于向路边单元发出计算任务卸载请求并接收路边单元发来的服务车辆的初次资源分配策略，与服务车辆直接通信进行博弈，根据服务车辆的资源分配策略，使用Hooke-jeeves算法调整服务定价策略，最终得到最优服务定价策略；
路边单元，负责响应任务车辆发出的卸载请求，向单元覆盖范围内的服务车辆广播任务卸载请求信息，将服务车辆反馈的初次资源分配策略发送给任务车辆；
服务车辆，响应路边单元的广播，根据自身综合条件制定初次资源分配策略并将初次资源分配策略反馈给路边单元，与任务车辆直接进行博弈，使用Hooke-jeeves算法不断调整资源分配策略，最终得到最优的资源分配策略，为任务车辆完成计算任务。
优选地，所述任务车辆是具有计算密集型和延迟敏感型的移动车辆节点。
优选地，所述服务车辆是具有强大计算能力及足够的计算资源的移动车辆节点。
优选地，所述路边单元是固定在道路两旁静止不动的具有存储能力的节点，通过V2I方式与覆盖范围内所有车辆进行通信，收集覆盖范围内所有车辆的基本信息。
优选地，所述路边单元的覆盖范围为十公里。
优选地，所述服务车辆的自身综合条件包括可利用计算资源量、链路可靠性、与任务车辆的相对距离及相对速度。
优选地，所述车辆的基本信息为车辆性能指标值。
一种基于博弈的车联网V2V计算卸载方法，具体步骤如下：
Step1：任务车辆发布卸载请求；
Step2：路边单元响应卸载请求，广播卸载请求信息给单元覆盖范围内的所有服务车辆；
Step3：服务车辆接收路边单元的信息，根据自身综合条件给出初次资源分配策略，并将初次资源分配策略反馈给路边单元；
Step4：路边单元把服务车辆反馈的初次资源分配策略发给任务车辆；
Step5：任务车辆根据服务车辆的资源分配策略，使用Hooke-jeeves算法给出相应的服务定价并将服务定价直接发送给对应的服务车辆；服务车辆再根据任务车辆发来的服务定价，使用Hooke-jeeves算法调整资源分配策略，制定出更新后的资源分配策略并直接发送给任务车辆；
Step6：任务车辆与服务车辆双方不断重复Step5，进行多次博弈，直到双方决定不再改变服务定价和资源分配策略，使计算任务卸载策略达到纳什均衡点，得到最优计算任务卸载策略；
Step7：计算任务卸载完成。
本发明的有益效果是：利用斯塔克尔伯格博弈算法将计算任务卸载过程转换为一个两阶段的动态博弈游戏。任务车辆根据不同服务车辆的可用计算资源给出服务定价策略，服务车辆根据相应的服务定价更新自身的资源分配策略，任务车辆与服务车辆双方进行博弈，利用Hooke-jeeves算法在博弈过程中对服务定价策略以及资源分配策略进行迭代，直到双方决定不再改变策略，达到纳什均衡点，得到最优的服务定价策略和资源分配策略，使得博弈双方的效用都能达到最优化。
附图说明
图1是本发明系统结构示意图；
图2是本发明通信方式示意图；
图3是本发明整体框图；
图4是本发明博弈过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明进一步说明。
实施例1：如图1-4所示，一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，用于车辆与车辆间的计算密集型及延迟敏感型任务卸载，包括：
任务车辆，用于向路边单元发出计算任务卸载请求并接收路边单元发来的服务车辆的初次资源分配策略，与服务车辆直接通信进行博弈，根据服务车辆的资源分配策略，使用Hooke-jeeves算法调整服务定价策略，最终得到最优服务定价策略；
路边单元，负责响应任务车辆发出的卸载请求，向单元覆盖范围内的服务车辆广播任务卸载请求信息，将服务车辆反馈的初次资源分配策略发送给任务车辆；
服务车辆，响应路边单元的广播，根据自身综合条件制定初次资源分配策略并将初次资源分配策略反馈给路边单元，与任务车辆直接进行博弈，使用Hooke-jeeves算法不断调整资源分配策略，最终得到最优的资源分配策略，为任务车辆完成计算任务。
进一步地，所述任务车辆是具有计算密集型和延迟敏感型的移动车辆节点。
进一步地，所述服务车辆是具有强大计算能力及足够的计算资源的移动车辆节点。
进一步地，所述路边单元是固定在道路两旁静止不动的具有存储能力的节点，通过V2I方式与覆盖范围内所有车辆进行通信，收集覆盖范围内所有车辆的基本信息。所述路边单元的覆盖范围为十公里。
进一步地，所述服务车辆的自身综合条件包括可利用计算资源量、链路可靠性、与任务车辆的相对距离及相对速度。
进一步地，所述车辆的基本信息为车辆性能指标值。
一种基于博弈的车联网V2V计算卸载方法，具体步骤如下：
Step1：任务车辆发布卸载请求；
Step2：路边单元响应卸载请求，广播卸载请求信息给单元覆盖范围内的所有服务车辆；
Step3：服务车辆接收路边单元的信息，根据自身综合条件给出初次资源分配策略，并将初次资源分配策略反馈给路边单元；
Step4：路边单元把服务车辆反馈的初次资源分配策略发给任务车辆；
Step5：任务车辆根据服务车辆的资源分配策略，使用Hooke-jeeves算法给出相应的服务定价并将服务定价直接发送给对应的服务车辆；服务车辆再根据任务车辆发来的服务定价，使用Hooke-jeeves算法调整资源分配策略，制定出更新后的资源分配策略并直接发送给任务车辆；
Step6：任务车辆与服务车辆双方不断重复Step5，进行多次博弈，直到双方决定不再改变服务定价和资源分配策略，使计算任务卸载策略达到纳什均衡点，得到最优计算任务卸载策略；
Step7：计算任务卸载完成，服务车辆完成卸载任务后可获得任务车辆支付的相应服务报酬。
如图2所示，系统中的通信方式分为了两种——V2V通信、V2I通信。路边单元（简称RSU）通过V2I方式与车辆进行通信，收集车辆的基本信息(车辆性能指标值)。车辆与车辆之间通过V2V通信方式进行计算任务卸载交互。
如图4所示：将任务车辆与服务车辆间的任务卸载交互过程转换为一个两阶段的动态博弈游戏。第一阶段，任务车辆根据不同服务车辆的初次资源分配策略给出服务定价策略，服务车辆根据相应的服务定价策略更新自身的资源分配策略。第二阶段，任务车辆再根据服务车辆给出的更新后的资源分配策略调整自己的服务定价策略来响应，博弈双方经过多次两阶段的博弈交互，直到双方决定不再改变策略，使计算任务卸载策略（服务定价和资源分配策略）达到纳什均衡点，得到最优计算任务卸载策略，使自己的效益最优化。
Stackelberg博弈模型：将任务车辆与服务车辆之间的交互描述为两阶段的博弈游戏，证明任务车辆与服务车辆博弈双方的计算任务卸载策略存在纳什均衡点使得双方效益最优化；
Hooke-jeeves算法：在任务车辆与服务车辆的博弈中，使用Hooke-jeeves算法找到纳什均衡点（最优的资源分配策略和最优的服务价格策略）；
斯塔克伯格博弈(Stackelberg Game)，是一个两阶段的动态博弈。主要思想是双方都是根据对方可能的策略来选择自己的策略以保证自己在对方策略下的利益最大化，从而达到纳什均衡。在博弈模型中，先作出决策的一方被称为领导者（leader），在leader之后，剩余的玩家根据leader的决策进行决策，被称为跟随者（followers），然后leader再根据followers的决策对自己的决策进行调整，如此往复，直到达到纳什均衡。在本发明中，任务车辆作为领导者根据不同服务车辆的资源分配策略给出服务定价，服务车辆作为跟随者根据相应的服务定价更新自身的资源分配策略，任务车辆再根据服务车辆给出更新后的资源分配策略调整自己的服务定价来响应，直到双方决定不再改变策略，以达到自己的最佳收益。这是一次或多次两阶段的交互。
本发明用于车辆与车辆间的计算密集型及延迟敏感型任务卸载。计算密集型的车辆作为任务车辆提出任务卸载请求，其通信范围内具有强大计算能力和足够计算资源的车辆作为服务车辆。在考虑成本和利润的情况下，任务车辆将任务卸载到服务车辆上完成，并为其支付服务费，可以使完成任务的效用最大化；服务车辆在任务卸载过程中通过共享资源可获得服务费，使自身的资源得到有效利用，获得的收益最优化。将两种车辆间的任务卸载交互过程转换为一个两阶段的博弈游戏，利用Stackelberg Game模型证明博弈存在纳什均衡点，Hooke-jeeves算法找出纳什均衡点（最优的资源分配策略和服务定价策略）。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (8)

1.一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：包括
任务车辆，用于向路边单元发出计算任务卸载请求并接收路边单元发来的服务车辆的初次资源分配策略，与服务车辆直接通信进行博弈，根据服务车辆的资源分配策略，使用Hooke-jeeves算法调整服务定价策略，最终得到最优服务定价策略；
路边单元，负责响应任务车辆发出的卸载请求，向单元覆盖范围内的服务车辆广播任务卸载请求信息，将服务车辆反馈的初次资源分配策略发送给任务车辆；
服务车辆，响应路边单元的广播，根据自身综合条件制定初次资源分配策略并将初次资源分配策略反馈给路边单元，与任务车辆直接进行博弈，使用Hooke-jeeves算法不断调整资源分配策略，最终得到最优的资源分配策略，为任务车辆完成计算任务。
2.根据权利要求1所述的一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：所述任务车辆是具有计算密集型和延迟敏感型的移动车辆节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：所述服务车辆是具有强大计算能力及足够的计算资源的移动车辆节点。
4.根据权利要求1所述的一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：所述路边单元是固定在道路两旁静止不动的具有存储能力的节点，通过V2I方式与覆盖范围内所有车辆进行通信，收集覆盖范围内所有车辆的基本信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：所述路边单元的覆盖范围为十公里。
6.根据权利要求1所述的一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：所述服务车辆的自身综合条件包括可利用计算资源量、链路可靠性、与任务车辆的相对距离及相对速度。
7.根据权利要求4所述的一种基于博弈的车联网V2V计算卸载系统，其特征在于：所述车辆的基本信息为车辆性能指标值。
8.一种基于博弈的车联网V2V计算卸载方法，其特征在于：具体步骤如下：
Step1：任务车辆发布卸载请求；
Step2：路边单元响应卸载请求，广播卸载请求信息给单元覆盖范围内的所有服务车辆；
Step3：服务车辆接收路边单元的信息，根据自身综合条件给出初次资源分配策略，并将初次资源分配策略反馈给路边单元；
Step4：路边单元把服务车辆反馈的初次资源分配策略发给任务车辆；
Step5：任务车辆根据服务车辆的资源分配策略，使用Hooke-jeeves算法给出相应的服务定价并将服务定价直接发送给对应的服务车辆；服务车辆再根据任务车辆发来的服务定价，使用Hooke-jeeves算法调整资源分配策略，制定出更新后的资源分配策略并直接发送给任务车辆；
Step6：任务车辆与服务车辆双方不断重复Step5，进行多次博弈，直到双方决定不再改变服务定价和资源分配策略，使计算任务卸载策略达到纳什均衡点，得到最优计算任务卸载策略；
Step7：计算任务卸载完成。
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