[发明专利]雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法

权利要求书

1.一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，用于在雾计算系统中实现分布式的资源分配，从而实现雾计算网络中的节点间的协作，达到降低雾计算网络开销、网络总时延和总能耗的作用；其特征在于，包括如下步骤：

(1)基站首先收集所有雾节点的任务负载、计算资源和通信资源信息，然后将信息下发给网络中所有的雾节点，并进入步骤(2)；

(2)雾节点根据收到的网络中的节点信息，建立资源分配问题；首先将任务卸载矩阵写为向量的形式：

第j个雾节点的代价函数可以写为：

雾计算网络中的第k个雾节点时延和能耗定义为：

其中，是移动终端上传任务到雾节点k所消耗的时长，p_j表示第j个雾节点的CPU功率；雾计算网络中的全局资源分配问题表示如下：

s.t.C1:φ_kj≥0

约束条件C1保证所有的卸载任务都为正数；约束条件C2保证雾节点接收的任务都被处理；约束条件C3保证雾节点接收的总任务不能超过自身的处理能力上限；观察到该全局资源分配问题的代价函数是由K个子代价函数有关，并且每个子代价函数都只和第j个雾节点收到的任务卸载向量有关；

(3)各雾节点分布式地求解资源分配问题，对自己收到的任务卸载向量进行优化；

(4)各雾节点将优化后的任务卸载向量广播给其他节点；

(5)所有雾节点都完成本轮迭代后，基站对对偶变量进行更新；

(6)基站将更新后的对偶变量广播给所有雾节点；

(7)计算前后两次优化之后的代价函数值之差的绝对值，如果大于阈值且迭代次数小于最大值，则返回步骤(3)，否则流程结束。

2.根据权利要求1所述一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，其特征在于：在经过步骤(1)到步骤(2)的操作之后，下面的步骤(3)到步骤(4)是在各雾节点独立进行的，即通过分布式的方式对雾计算网络中的资源分配问题进行求解。

3.根据权利要求1所述一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，其特征在于：所述步骤(1)中，基站会收集所有的雾节点的任务负载、计算资源和通信资源；每个蜂窝中共有I个移动终端，使用集合I＝{1,2,…,I}来表示蜂窝中的所有移动终端；蜂窝中共有K个雾节点，使用集合K＝{1,2,…,K}来表示所有的雾节点；整个蜂窝内的任务卸载情况通过任务卸载矩阵来进行描述，Φ中的元素φ_mn表示在协作时，从雾节点m卸载给雾节点n的任务；μ_k表示每个雾节点的计算资源，λ_k表示每个雾节点接收到的任务。

4.根据权利要求1所述一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，其特征在于：所述步骤(3)和(4)中，雾节点会分布式的求解全局资源分配问题；由于每个雾节点都只会对自己收到的任务卸载向量进行优化，因此得到本轮迭代的优化向量后，还需要广播给其他的雾节点，以此更新全局任务卸载矩阵；

对于该优化问题的优化目标，定义如下：

在资源分配阶段，表示第j个雾节点收到的任务卸载向量，表示第j个节点处理自身收到的卸载任务的时延，表示第j个节点处理自身收到的卸载任务的能耗；ω_t是时延因子，ω_e是能耗因子，用来调节时延和能耗在代价函数中的权重，从而让算法去获得更低的网络总时延或网络总能耗；Φ表示全局任务卸载矩阵。

5.根据权利要求1所述一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，其特征在于：步骤(3)和(5)体现了分布式求解资源分配问题的过程，其求解过程如下：

(1)首先，每个雾节点对任务卸载矩阵Φ进行初始化；

(2)每个雾节点对自己收到的任务卸载向量进行优化，优化结束后要将最新的结果广播给其他雾节点；

(3)基站在收集到所有雾节点更新后的任务卸载向量后，对对偶变量进行更新，再下发给所有的雾节点。