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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明公开了边缘云网络中基于机会约束规划的在线资源管理方法，属于边缘云网络领域；具体为：首先，搭建动态场景，将任务的生成建模为一个动态的泊松过程，即边缘服务器只能获取当前时隙中的任务信息；然后，将任务对计算资源的需求建模为随机变量，服务器仅能通过历史统计信息得到该随机变量的均值和方差，采用机会约束规划方法消除这种不确定性；最后，采用李雅普诺夫优化算法和广义边界分解算法，求解任务处理功率最小化问题。本发明通过制定在线资源管理策略，在最小化任务处理功率的同时，利用上述算法保证了系统的稳定性。

主权项：1.边缘云网络中基于机会约束规划的在线资源管理方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、在边缘云网络中搭建包括配备了边缘计算服务器的基站以及I个用户的动态场景：步骤二、针对时隙t，初始化每个用户的接入选择，形成用户接入策略的向量Xt；Xt＝{x1t,x2t,...xit,...xIt}；元素xit∈{0,1}表示用户i的二进制接入选择变量，当xit＝1表示任务i在时隙t卸载到边缘服务器进行计算；步骤三、在时隙t，统计基站分配给所有用户的带宽分配策略Bt；Bt＝{B1t,B2t,...Bit,...BIt}其元素Bit表示在时隙t基站分配给任务i的带宽；步骤四、在时隙t，统计所有用户的发射功率向量Pt；Pt＝{p1t,p2t,...pit,...pIt}其元素pit表示用户i在时隙t的发射功率；步骤五、在时隙t，统计服务器分配给所有用户的计算资源向量Ft；Ft＝{f1t,f2t,...fit,...fIt}其元素fit表示在时隙t服务器分配给任务i的计算资源；步骤六、针对时隙t的任务i，计算该任务的总执行时间 传输时间为：si为任务i的大小；Rit为用户将任务i卸载到基站的传输速度；计算时间为：ci为任务i对计算资源的需求；fit表示服务器在时隙t分配给任务i的计算资源；步骤七、利用任务i的发射功率和计算资源，计算该任务长期时间平均功率；长期时间平均功率包括平均传输功率和平均计算功率；其中平均传输功率为平均计算功率为k表示服务器的有效开关容量；步骤八、将最小化任务处理的长期时间平均功率作为优化目标，联合优化用户的接入策略和平均功率、基站的带宽分配策略以及服务器的计算资源分配策略，构建任务处理的在线资源管理模型；优化目标表示为： s.t.C1:C2:C3:C4:C5:C6:C7:fit≥0,pit≥0C8:xit＝0,1约束条件C1表示：在一个时隙中基站分配的带宽资源应受到总量的限制，其中Bmax表示基站带宽的最大值；约束条件C2表示：在一个时隙中服务器分配的计算资源应受到总量的限制，其中Fmax表示服务器计算资源的最大值；约束条件C3表示：在一个时隙服务器内能够执行的任务数量受到最大值的限制，其中Nmax表示服务器的虚拟机的数量；约束条件C4表示：任务执行的时间符合概率约束的保证，其中di表示任务的截止日期，εi表示任务能够容忍的违反截止日期的概率；约束条件C5表示：长期时间平均带宽分配要具有公平性，其中B0表示长期时间平均带宽的最小值；约束条件C6表示：用户的发射功率受到最大值的限制；约束条件C7表示：计算资源和发射功率都是非负值；约束条件C8表示：用户的接入选择是二进制变量；步骤九、利用机会约束规划算法、李雅普诺夫优化算法和广义边界分解算法，对优化目标进行求解，最终得到用户的接入策略和发射功率策略，以及基站的带宽资源和计算资源的分配策略。

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