[发明专利]一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法及服务器

说明书

本发明提供一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法及服务器，应用在MIMO‑MEC智能配用电网络中，所述智能配用电网络包括集中器基站以及与集中器基站信号相连的若干采集终端，所述智能配用电网络的带宽资源分配方法包括：采用外罚函数梯度下降法获得多个较优的决策向量；选择具有满足约束且优化效果最佳的决策向量作为起始点，执行果蝇优化算法，得到收敛的最优分配方案；根据所述最优分配方案，集中控制器对资源进行分配。

技术领域

本发明涉及计算机网络技术领域，尤其涉及一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法及服务器。

背景技术

一方面，伴随着智能电网、泛在电力物联网的提出，越来越多的终端设备或采集终端需要通过配用电网络接入承载网络并最终将信息汇总到电力数据中心，这对配用电网络提出了更高的需求。另一方面，现有的承载网络接入能力受限、数据中心处理能力有限，海量采集终端通过配用电网络接入承载域数据中心将造成网络拥塞，此外并非所有采集信息都需要汇聚到电力数据中心进行处理，这将浪费大量的带宽与处理资源。为此，借助于移动通信网络中的大规模MIMO传输技术以及移动边缘计算技术，不但可以解决配用电网络当前面临的问题，而且可以适应未来智能配用电网络发展的需求。其中，大规模MIMO技术通过在基站侧配置大量天线单元，充分利用空间资源，既能提升系统频谱效率与复用能力，也能利用分集增益和阵列增益改善系统能量效率。而移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术被提出，其核心思想是通过在接入网处部署边缘云服务器就近为采集终端提供信息处理和计算能力，创建具备高性能、低延迟与高带宽的服务环境。依托于大规模MIMO和移动边缘计算来增强配用电网络是其走向智能化的方向之一。此时，采集终端通过无线接入基于大规模MIMO的集中器基站，配用电网络接入通道的传输能力得到显著提高。

进一步地的，通过在配用电网络边缘接入点配置智能化的计算服务平台，一方面可以就近处理一些运维与管理任务，另外，可以将部分需要汇聚到电力数据中心的原始数据进行必要处理来降低网络压力，并降低配用电网络运维响应时延。在这种基于大规模MIMO无线传输与移动边缘计算的智能配用电网络系统中，如果有效的优化无线传输与计算资源配置，从而降低边缘运维服务响应延迟是一个关键性难题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法及服务器，可使网络资源均衡分配至系统各采集终端，使采集终端的计算服务响应延迟最小，用以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：本发明第一方面提供了一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法，应用于MIMO-MEC智能配用电网络中，所述智能配用电网络包括集中器基站以及与集中器基站信号相连的若干采集终端，所述智能配用电网络的带宽资源分配方法包括：

采用外罚函数梯度下降法获得多个较优的决策向量，包括：

初始化参数(p_d,p_p,f,τ,μ)⁰；

计算VF((p_d,p_p,f,τ,μ)⁰)；

若||VF((p_d,p_p,f,τ,μ)⁰)||δ；

则(p_d,p_p,f,τ,μ)^*＝(p_d,p_p,f,τ,μ)^m；

若||VF((p_d,p_p,f,τ,μ)⁰)||δ；