申请/专利权人：华东交通大学

申请日：2024-04-12

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118042494B

主分类号：H04W24/02

分类号：H04W24/02;H04W24/06;H04W28/06;H04W28/084;G06N3/006;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种超密集多接入移动边缘计算网中安全型计算效率优化方法，该方法包括：获取超密集多接入移动边缘计算网络的网络基础信息，根据网络基础信息构建网络系统，并在网络系统的约束下构建优化问题；根据优化问题得到初始解，并将初始解定义为父代种群，采用改进的自适应遗传免疫算法对父代种群进行搜索得到目标种群，并输出目标种群中全局最优抗体的染色体编码；根据全局最优抗体的染色体编码执行安全型计算效率优化配置。本发明具备多基站卸载，满足最小速率、最大用户设备能耗、时延、安全漏洞成本以及计算任务和发射功率比例约束，能很好地实现所有用户总加权计算效率最大化的目标。

主权项：1.超密集多接入移动边缘计算网中安全型计算效率优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取超密集多接入移动边缘计算网络的网络基础信息构建网络系统，所述网络系统包括通信模型、计算模型以及安全模型；在网络系统的约束下构建优化问题；所述超密集多接入移动边缘计算网络为超密集型MAMEC网络；步骤S1的具体过程为：获取超密集型MAMEC网络的网络基础信息，通过网络基础信息进一步搭建网络系统中的通信模型、计算模型以及安全模型，在通信模型、计算模型以及安全模型的基础上构建优化问题；步骤S2：根据优化问题得到初始解，并将初始解定义为父代种群，采用改进的自适应遗传免疫算法AGIA对父代种群进行搜索得到目标种群，并输出目标种群中的全局最佳抗体；步骤S2的具体过程为：首先，初始化父代种群并确定初始化后父代种群中的全局最佳抗体，接着，进入算法迭代过程：根据初始化后父代种群中全局最佳抗体适应度和激励度的大小，分别独立地选择两组抗体，形成抗体记忆库和子群；随后，对子群执行多样性保护型变异、自适应单点交叉和自适应普通变异，或直接执行自适应两点交叉和自适应交换变异，得到新的子群，最后，将新的子群和抗体记忆库合并，形成目标种群，当目标种群中的任意抗体的适应度值高于全局最佳抗体，则将该抗体替换为全局最佳抗体；依次重复执行选择抗体、多重交叉变异和全局最佳抗体的更新，直至达到最大迭代次数，最终，输出目标种群中的全局最佳抗体的染色体编码；步骤S3：根据全局最佳抗体执行安全型计算效率优化配置；在通信模型、计算模型以及安全模型的基础上构建优化问题的具体过程为：构建优化问题： （1）；式中，表示该优化问题的目标为最大化网络系统中所有用户的总加权计算效率；表示子任务的关联矩阵，，为用户的子任务与基站之间的关联指示；表示用户的索引集合；表示子任务的索引集合；表示基站的索引集合；表示信道选择矩阵，，表示用户是否选择信道，表示每个簇内的子信道索引集合；表示任意用户簇内的子信道数量；表示密码算法的选择矩阵，，表示用户的子任务是否选择密码算法；表示密码算法的索引集合；表示发射功率分配矩阵，，表示用户到所关联的基站的发射功率；表示任意用户关联的基站集合；表示计算任务的分配矩阵，，表示用户的子任务卸载到基站的计算任务比例；表示用户的计算效率权重因子；表示用户的计算效率；表示用户的任务处理时延不超过该任务的最大执行时间的约束条件；表示用户的任务处理时延；表示用户的最大执行时间；和表示用户的子任务只能选择一个密码算法的约束条件；和表示用户的子任务只能与一个基站关联的约束条件；和表示用户智能选择用户所在簇内的一个子信道的约束条件；和表示用户卸载到关联基站的发射功率比之和大于等于0，小于等于1的约束条件；和表示用户卸载到关联基站的计算任务比之和大于等于0，小于等于1的约束条件；表示用户执行所有子任务未卸载部分和加密所有子任务卸载部分的速率不低于的约束条件；为用户计算任务的数据大小；表示用户的所有子任务未卸载部分在用户设备执行与用户加密所有子任务卸载部分所需时间之和；表示用户执行所有子任务未卸载部分和加密所有子任务卸载部分的最小允许速率；表示用户完成所有子任务所产生的能耗不超过的约束条件；表示用户完成所有子任务的最大允许能耗；表示用户的安全成本不超过的约束条件；表示用户的最大安全成本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东交通大学 超密集多接入移动边缘计算网中安全型计算效率优化方法

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