[发明专利]基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法

权利要求书

1.一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，其特征在于，包括：

获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；

基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；在反向拍卖优化算法模型中，MNO充当购买WiFi接入点容量的拍卖者；WiFi接入点充当提供MNO可用频谱资源以服务于卸载流量的卖方；每个WiFi接入点报告其可用容量并向MNO出价，MNO根据收集到的所有WiFi接入点的可用资源和出价选择WiFi接入点参与数据卸载过程并支付相应的报酬；

利用动态规划获胜者选择算法确定获胜WiFi接入点，以供MU将数据卸载至所述获胜WiFi接入点；

所述利用动态规划获胜者选择算法确定获胜WiFi接入点，具体包括：

使用动态规划算法在每个WiFi接入点的覆盖区域中获得最佳AP-MU关联集；

基于每个WiFi接入点的边际贡献值减去总出价的差值排序来选择获胜的WiFi接入点，直到所选WiFi接入点的总出价大于或等于其边际贡献，确定所述获胜WiFi接入点。

2.根据权利要求1所述的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，其特征在于，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：

获取每一WiFi接入点上报的资源和出价。

3.根据权利要求1所述的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，其特征在于，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：

获取每一MU上报的可用WiFi接入点。

4.根据权利要求1所述的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，其特征在于，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件还包括确保AP向MU租用的频谱带宽与最大可用频谱资源块匹配。

5.根据权利要求1所述的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，其特征在于，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件还包括只能分配获胜者来协助MU数据卸载。

6.根据权利要求1所述的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，其特征在于，在选择获胜的WiFi接入点之后，MNO采用标准VCG机制确定为每一WiFi接入点支付的报酬。

7.一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；

模型构建模块，用于基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；在反向拍卖优化算法模型中，MNO充当购买WiFi接入点容量的拍卖者；WiFi接入点充当提供MNO可用频谱资源以服务于卸载流量的卖方；每个WiFi接入点报告其可用容量并向MNO出价，MNO根据收集到的所有WiFi接入点的可用资源和出价选择WiFi接入点参与数据卸载过程并支付相应的报酬；

分配模块，用于利用动态规划获胜者选择算法确定获胜WiFi接入点，以供MU将数据卸载至所述获胜WiFi接入点；

所述利用动态规划获胜者选择算法确定获胜WiFi接入点，具体包括：

使用动态规划算法在每个WiFi接入点的覆盖区域中获得最佳AP-MU关联集；

基于每个WiFi接入点的边际贡献值减去总出价的差值排序来选择获胜的WiFi接入点，直到所选WiFi接入点的总出价大于或等于其边际贡献，确定所述获胜WiFi接入点。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至6任一项所述基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法的步骤。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6任一所述基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法的步骤。