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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种面向资源消耗性应用的认知服务缓存方法和系统，属于超算云环境领域。首先，构建延时最小的服务缓存模型，在满足用户发出的任务请求的前提下，使得用户获取服务需要的延时最小，即求解一个最小任务成本问题。本发明将该问题置于多臂赌博MAB框架下解决，将服务的缓存问题转化为组合多臂赌博机问题。利用改进的组合多臂赌博机算法进行学习，提出了一种自适应的组合变化因素UCBCFUCB算法，每次用户发出请求时，该算法可以利用缓存感知指数以及用户请求来学习执行最优的服务缓存决策。相比其他缓存方法，本发明中的认知服务缓存方法产生的延迟更少，学习遗憾也更少，因此本发明提出的认知缓存方法优于其他缓存方法。
主权项：1.一种面向资源消耗性应用的认知服务缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.检测用户缓存感知指数和任务缓存感知指数；S2.将所述用户缓存感知指数和任务缓存感知指数均进行归一化后，再融合得到联合缓存感知指数；S3.将不同时间点的联合缓存感知指数空间分解成对应的超立方体空间；S4.采用组合多臂赌博机算法进行在线学习，将用户作为玩家，将服务提供边缘云作为组合多臂赌博机问题中的臂，将不同时间点的候选臂集合放在超立方体空间中；S5.设置合适的偏移序列作为平衡方程，采用自适应的组合变化因素UCB算法获取最小任务成本对应的超臂并更新对应的服务提供边缘云的参数，得到延时最小的服务缓存策略，从而对边缘云进行选择；所述自适应的组合变化因素UCB算法的输入包括每条臂的权值、每条臂此前被选择过的次数、缓存感知指数和任务请求用户的请求；所述更新对应的服务提供边缘云的参数的过程包括：观察候选臂集合里面的服务提供边缘云的开销；更新所选择的任务请求用户的延时开销Vt,n；更新由边缘云n提供服务的延时的权重值：rt,n＝1-Vt,nVmaxt；其中Vmaxt为时间t时，所有边缘云中延时最大值；记录不同时间点所选择的边缘云，令被选择的臂为1，即At,n＝1更新伯努利分布函数： 更新在时间点t、边缘云n提供服务的次数：Nn,ht＝Nn,ht+1；S6.将任务缓存到所选择的边缘云上，由所述边缘云完成用户所请求的任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种面向资源消耗性应用的认知服务缓存方法和系统
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