CN113037876A - 基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法 - Google Patents

基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，通过将云下行任务建模为重叠联盟从而形成博弈，然后采用合作博弈的思想来激励边缘节点合作执行云下行任务，形成多个云服务下行任务对应的重叠联盟，以实现资源分配均衡，从而避免资源集中在回报率高的任务上，造成回报率高的任务资源浪费，回报率低的任务无法收集足够多资源的现象。此外，本发明分析了博弈中边缘节点的合作行为，根据其行为定义了一种边缘节点交替操作，基于交替操作，提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法，不断通过边缘节点提供资源的交替行为来，以求解边缘节点在博弈中的策略，得到了近似最优解。

Description

基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法
技术领域
本发明涉及边缘计算环境中云服务下行的合作，尤其涉及一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法。
背景技术
随着5G技术的发展，近几年来边缘计算正在兴起并得到蓬勃发展。通过将云服务从远程云下行到靠近终端用户的网络边缘，边缘计算具有多重优势：边缘计算节约了用于数据传输的网络带宽，缓解了网络流量压力，尤其是当前流行的虚拟现实、视频分析等数据密集型应用带来的流量压力；在边缘计算中，终端用户可以获得时间敏感型应用程序的即时响应，网络服务质量（QoS）显著提高；充分利用边缘节点的资源空闲，增强了整个网络的计算能力。由于边缘计算具有种种优势，学术界和工业界的研究人员都就边缘计算展开了大量研究，比如边缘计算中的服务放置和请求调度。
在边缘计算环境中，激励边缘节点参与云服务下行任务的激励机制至关重要。当为云平台运行下行云服务时，边缘节点需要消耗其自身资源，包括计算、通信、存储和电源资源。这会产生大量的成本，牺牲了边缘节点自身的利益。出于理性和自私的考虑，边缘节点如果不能从其提供资源的任务中获得令人满意的报酬，就不愿参与执行云服务下行任务。因此，云平台如果不支付有足够吸引力的报酬作为资源成本的补偿，将无法从边缘节点处收集到足够的资源来运行这些下行的云服务，无法保证这些下行云服务的性能。一些学者已经注意到了上述问题，为边缘计算中的云服务下行***设计了激励机制。例如，RMCS重点关注移动人群感知问题，设计了一种深度学***衡。一方面，总报酬高的任务吸引了许多边缘节点提供资源，导致该任务收集过多资源而形成资源浪费以及每个参与者从这项任务中分得报酬较低。另一方面，总报酬低的任务无法招募足够的参与者，使得任务无法被保质保量地执行。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，以解决现有方法云下行任务边缘节点资源分配不平衡的现有技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，参见图1，包括以下步骤：
S1：获取云－边－端三层架构的边缘计算环境。
首先通过图2对云下行***进行说明。图2展示了边缘计算云服务下行***的示例，其中，云服务与边缘节点间虚线表示云节点给边缘节点的报酬，云服务与边缘节点间实线表示边缘节点为云节点提供的资源，终端用户与边缘节点间虚线表示本地终端用户向其对应的边缘节点支付的奖励，终端用户与边缘节点间实线表示边缘节点为终端用户提供的资源。每个云节点可以将其服务下行到多个边缘节点，每个边缘节点可以同时参与多个云服务下行任务。从图2可以看出，云服务下行***共有三个层次：第一层是一个由多个云节点组成的云平台，第二层是多个由边缘服务器构成的边缘节点，第三层是许多靠近边缘节点的终端用户。本发明获取的云－边－端三层架构的边缘计算环境亦为此类环境。
边缘计算云服务下行***分为云服务下行和终端用户请求上行两个部分。在云服务下行过程中，云平台将同时发布多个云服务下行任务，并招募边缘节点作为缓存这些服务的托管者，来确保这些延迟敏感型服务的网络服务质量。边缘节点靠近终端用户，可以提供资源给从云节点下行的服务，从而执行来自附近终端用户的请求，而这些请求原本由云节点来处理。云平台需要招募边缘节点提供足够的资源，才能保证下行云服务的服务质量。考虑到边缘节点的自私性和个体理性，云平台将提供相应报酬给提供资源的边缘节点。在终端用户请求上行过程中，每个边缘节点需要处理原本就由其承担的附近终端用户发送的请求。这些终端用户在请求完成后，将为相应的边缘节点支付任务奖励。
S2：基于所述边缘计算环境采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题的初始解决方案。
本发明的云服务下行***由一个具有多个云节点构成的云平台，一些资源容量有限的边缘节点，以及多个终端用户共同组成。该云平台旨在将延迟敏感和数据密集型服务从云节点下行到与终端用户接近的边缘节点。下行云服务以消耗边缘节点资源为代价来减轻网络流量压力，并显著提高这些服务的性能。
本发明将云服务下行任务定义为将云服务从一个云节点放置到多个边缘节点的事件。云平台首先公布N个云服务下行任务，其集合由
Figure 998155DEST_PATH_IMAGE001
表示。边缘节点集合
Figure 239387DEST_PATH_IMAGE002
对这些云服务下行任务很感兴趣，并通过提供资源的参与方式来选择一些任务加入。每个边缘节点可以选择多个云服务下行任务，每个任务需要多个边缘节点来承担下行云服务以确保任务性能。边缘节点在参与云服务下行任务时会消耗自己的资源，从而产生相应的资源成本。为了补偿边缘节点的资源成本损失，云平台需要为每个已完成的云服务下行任务发送报酬。同时，除了托管下行云服务外，每个边缘节点还为其附近的终端用户提供本地服务。这也会消耗边缘节点的资源，所以边缘节点反过来可以从终端用户处获得对应的奖励。因此边缘节点需要联合考虑资源成本、来自云平台的报酬以及来自终端用户的奖励，来决定为各云服务下行任务提供多少资源。最后，在接收到边缘节点所提供的资源后，云平台会按照资源提供情况计算每个云服务下行任务的总报酬，并根据任务性能将报酬发送给参与的边缘节点。至此，整个云服务下行任务完成。
在云服务下行任务中，云平台的目标是最大化其自身的效用（即净利润），而不考虑每个边缘节点的效用。同样的，每个边缘节点的目标是最大化其自身的效用。通常，边缘节点由华为、亚马逊和谷歌等不同的边缘服务器提供商拥有和控制，所以本文作出边缘节点是自私理性的假设是合理的。此外，边缘节点除非从云服务下行任务获得满意的报酬，否则将不愿参与此任务。
在参与多个云服务下行任务时，边缘节点将倾向于与其他边缘节点进行合作，以提高获得的任务报酬，并避免云节点收集到的资源浪费。通常，受任务报酬的激励，边缘节点会涌向总报酬高的任务，这将导致云服务下行任务之间的资源分配不平衡。也就是说，不受欢迎的任务无法接收到足够的资源，而受欢迎的任务则收集资源溢出。对于每个任务，总任务性能随收集的资源量而边际递减。如果在此任务中来自边缘节点的资源过多，则会降低每个参与者的单位资源报酬，使得边缘节点利益受损。本文关注边缘节点参与云服务下行任务时的合作行为，研究边缘节点如何通过合作来最大化自身效用。
在合作激励机制中，云平台发布云服务下行任务集合
Figure 634465DEST_PATH_IMAGE001
由边缘节点选择参与。每个云任务
Figure 10083DEST_PATH_IMAGE003
具有对应的任务性能
Figure 587957DEST_PATH_IMAGE004
，所有任务性能的总和就是云平台性能
Figure 998210DEST_PATH_IMAGE005
。边缘节点将从任务集
Figure 501872DEST_PATH_IMAGE006
中选择一个任务子集
Figure 581430DEST_PATH_IMAGE007
，为每个选定的任务提供资源。资源收集过量不仅造成资源浪费，对任务性能没有任何贡献，还会使对应任务中所有参与的边缘节点收到的报酬降低。因此边缘节点
Figure 743422DEST_PATH_IMAGE008
倾向于与其他边缘节点进行合作，以决定是否参与任务
Figure 257448DEST_PATH_IMAGE003
，决定如果参与任务则要提供的资源量。
令
Figure 213903DEST_PATH_IMAGE009
表示边缘节点
Figure 580425DEST_PATH_IMAGE008
为云服务下行任务
Figure 998636DEST_PATH_IMAGE003
提供的资源量。每个边缘节点可以分配的资源通常是有限的，所以对边缘节点
Figure 383481DEST_PATH_IMAGE008
用于托管下行云服务的资源施加容量限制：
Figure 524219DEST_PATH_IMAGE010
(1)
其中
Figure 17518DEST_PATH_IMAGE011
表示边缘节点
Figure 209727DEST_PATH_IMAGE008
的资源容量。
每个云服务下行任务的预算也受到限制。令
Figure 449078DEST_PATH_IMAGE012
表示云服务下行任务
Figure 527762DEST_PATH_IMAGE003
的单位报酬。每个边缘节点
Figure 586984DEST_PATH_IMAGE008
从云服务下行任务
Figure 642272DEST_PATH_IMAGE003
中获得支付的金额与其提供的资源成比例。因此，边缘节点
Figure 736130DEST_PATH_IMAGE008
从任务
Figure 720135DEST_PATH_IMAGE003
中获得的报酬是
Figure 469916DEST_PATH_IMAGE013
。对于每个云服务下行任务，每个参与者从此任务中获得的报酬总和不能超过其总预算，即
Figure 535087DEST_PATH_IMAGE014
(2)
其中
Figure 998298DEST_PATH_IMAGE015
表示云服务下行任务
Figure 903937DEST_PATH_IMAGE003
的预算。
令
Figure 912255DEST_PATH_IMAGE016
表示云服务下行任务
Figure 827121DEST_PATH_IMAGE003
的任务性能。假设任务性能
Figure 82522DEST_PATH_IMAGE016
（即任务利润）与该任务的资源收集总量呈正相关，那么云服务下行任务
Figure 909795DEST_PATH_IMAGE003
的任务性能为
Figure 227644DEST_PATH_IMAGE017
(3)
其中
Figure 133152DEST_PATH_IMAGE018
是一个转换因子，表示云服务下行任务
Figure 790529DEST_PATH_IMAGE003
的收集资源量与其任务性能间的价值关系，
Figure 51353DEST_PATH_IMAGE019
项反映了云服务下行任务
Figure 59760DEST_PATH_IMAGE003
从边缘节点收集的资源中获得的收益边际递减。从公式(3)可以得出，随着任务从边缘节点接收更多资源，任务性能的边际收益会降低。直观上可以得出，边缘节点可能倾向于参与
Figure 300117DEST_PATH_IMAGE020
高的云服务下行任务，以获取高回报，但如果一项任务收集到了过多的资源，其任务性能则边际下降，每个边缘节点从该任务获得的报酬将减少。
用
Figure 280843DEST_PATH_IMAGE005
表示云平台性能（所有任务的总利润）。平台性能
Figure 715497DEST_PATH_IMAGE005
是所有任务性能的总和，即
Figure 663731DEST_PATH_IMAGE021
(4)
当执行云服务下行任务时，边缘节点会消耗自己的资源，这会使边缘节点产生资源成本。因此，边缘节点通常只在获得报酬的情况下才愿意参加任务。为了激励这些边缘节点，云平台需要向边缘节点支付其贡献。对于实际的云服务下行***，云平台提供了这样一种激励机制，以促使边缘节点托管已下行的云服务，而自私和理性的边缘节点则试图最大化自己的净利润。
云平台效用（即云平台的净利润）包括两个部分：平台性能
Figure 192932DEST_PATH_IMAGE005
和支付给参与的边缘节点的费用。假设云平台为下行的云任务
Figure 572704DEST_PATH_IMAGE003
提供的报酬与其任务性能
Figure 427528DEST_PATH_IMAGE022
成正比，则云平台效用为
Figure 659795DEST_PATH_IMAGE023
(5)
其中，
Figure 195950DEST_PATH_IMAGE024
是一个缩放参数，表示任务执行的激励强度。
边缘节点
Figure 698738DEST_PATH_IMAGE008
的效用（即边缘节点
Figure 458883DEST_PATH_IMAGE008
的净利润）由三个部分组成，包括边缘节点
Figure 178446DEST_PATH_IMAGE008
从所有参与的云服务下行任务中获得的报酬，来自其本地终端用户的奖励，以及它为完成任务所产生的总资源成本。令
Figure 315030DEST_PATH_IMAGE025
表示本地终端用户为边缘节点
Figure 669394DEST_PATH_IMAGE008
支付的单位资源奖励，
Figure 600441DEST_PATH_IMAGE026
表示边缘节点
Figure 276142DEST_PATH_IMAGE008
的单位资源成本。边缘节点
Figure 950837DEST_PATH_IMAGE008
的效用如下：
Figure 162638DEST_PATH_IMAGE027
(6)
其中
Figure 530165DEST_PATH_IMAGE028
是为其本地终端用户提供的资源，而
Figure 958741DEST_PATH_IMAGE029
是边缘节点
Figure 171548DEST_PATH_IMAGE008
为下行云服务及本地终端用户请求这两项提供资源所产生的总资源成本。
对于每个云服务下行任务
Figure 500505DEST_PATH_IMAGE003
，所有参与该任务的边缘节点收到的报酬之和等于云平台提供的费用，即
Figure 773354DEST_PATH_IMAGE030
(7)
从等式(7)可以得到单位报酬
Figure 485964DEST_PATH_IMAGE031
的函数，
Figure 705724DEST_PATH_IMAGE032
(8)
为了简化表达，令
Figure 892117DEST_PATH_IMAGE033
，其中
Figure 601447DEST_PATH_IMAGE034
。然后计算
Figure 739036DEST_PATH_IMAGE031
关于
Figure 559225DEST_PATH_IMAGE035
的一阶导数：
Figure 597194DEST_PATH_IMAGE036
(9)
分析
Figure 274163DEST_PATH_IMAGE031
关于
Figure 899049DEST_PATH_IMAGE035
的二阶导数，可以得出当
Figure 257349DEST_PATH_IMAGE037
时
Figure 152755DEST_PATH_IMAGE031
的一阶导数为负。因此，随着云服务下行任务
Figure 203887DEST_PATH_IMAGE003
从参与者处收集的资源量增加，其单位报酬
Figure 316069DEST_PATH_IMAGE031
逐渐降低。为了最大化其自身的效用，自私的边缘节点倾向于不参与单位报酬
Figure 478060DEST_PATH_IMAGE031
低的任务，因为这类任务很可能收集到大量资源使得参与的边缘节点分得的报酬过低。这有效避免了边缘节点都涌向个别总报酬高的任务，解决了单位报酬
Figure 225043DEST_PATH_IMAGE031
高的任务资源浪费问题和任务之间资源分配不均衡问题。
S3：采用重叠联盟优化算法对获得的所述初始解决方案进行调整，以获得边缘节点资源策略的近似最优解。
在S2中，本发明提出通过合作激励机制来解决云服务下行任务间资源分配不均衡问题。S3引入了重叠联盟博弈对该合作激励机制进行建模，然后分析边缘节点在合作过程中的行为，定义了边缘节点的交替操作。基于该交替操作，提出了一个两阶段构造优化算法来求解重叠联盟博弈。
在S2建立的激励机制中，所有理性而自私的边缘节点不会完全倾向于选择传统流行的云服务下行任务，因为这些任务通常会收集大量资源，导致单位报酬
Figure 447076DEST_PATH_IMAGE031
较低。但是每个边缘节点为哪个任务提供多少资源的相关信息是不公开的。也就是说，边缘节点在任务停止招募资源之前不知道其他边缘节点的决定。由于信息的不透明性，每个边缘节点可能选择参与原始单位报酬
Figure 46554DEST_PATH_IMAGE031
较高的任务，最终导致资源浪费。
考虑到信息不透明，本发明提出了一种合作激励机制，在此机制中边缘节点可以在决策时进行协作来参与多个云服务下行任务。将云服务下行***的合作激励机制建模为重叠联盟形成博弈，并引入了一些符号来说明重叠联盟形成博弈模型。
在重叠联盟形成博弈中，边缘节点
Figure 12236DEST_PATH_IMAGE038
被视为局中人，其目标是最大化其自身的效用，即净利润。边缘节点
Figure 882234DEST_PATH_IMAGE008
的一种策略表示为
Figure 9590DEST_PATH_IMAGE039
，其中
Figure 96364DEST_PATH_IMAGE040
表示边缘节点
Figure 600157DEST_PATH_IMAGE008
决定提供给云服务下行任务
Figure 587311DEST_PATH_IMAGE003
的资源量。如果边缘节点
Figure 151148DEST_PATH_IMAGE008
不参与此任务，则
Figure 725218DEST_PATH_IMAGE041
。用
Figure 235965DEST_PATH_IMAGE042
表示边缘节点
Figure 611713DEST_PATH_IMAGE008
的所有策略的集合。将云服务下行任务
Figure 549713DEST_PATH_IMAGE003
的联盟定义为
Figure 345500DEST_PATH_IMAGE043
，其中
Figure 456676DEST_PATH_IMAGE044
表示边缘节点
Figure 988780DEST_PATH_IMAGE008
是联盟
Figure 894419DEST_PATH_IMAGE045
的成员。对于任意
Figure 974240DEST_PATH_IMAGE046
，将
Figure 623527DEST_PATH_IMAGE047
作为联盟
Figure 177130DEST_PATH_IMAGE045
中的成员集。如果没有边缘节点愿意参加相应任务，则成员集
Figure 988091DEST_PATH_IMAGE048
为空。
根据任务性能的表达式(3)，给出云服务下行任务
Figure 24049DEST_PATH_IMAGE003
的联盟价值
Figure 945869DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 616628DEST_PATH_IMAGE050
(10)
其中
Figure 864070DEST_PATH_IMAGE051
是云平台针对云服务下行任务
Figure 121745DEST_PATH_IMAGE003
发送给对应联盟的总报酬。从公式(10)中可以看出，联盟价值取决于此任务从边缘节点收集的资源量。
根据上述定义，本发明给出重叠联盟形成博弈的定义如下。
定义1 将重叠联盟形成博弈定义为
Figure 112835DEST_PATH_IMAGE052
，其中
Figure 687036DEST_PATH_IMAGE053
表示一组局中人，
Figure 856111DEST_PATH_IMAGE054
表示公式(10)中给出的价值函数。
在重叠联盟形成博弈
Figure 86235DEST_PATH_IMAGE052
中，
Figure 130283DEST_PATH_IMAGE055
个云服务下行任务分别对应
Figure 713318DEST_PATH_IMAGE055
个联盟。对于任意联盟
Figure 302562DEST_PATH_IMAGE056
，都存在预算约束
Figure 534829DEST_PATH_IMAGE057
。对于每个局中人边缘节点
Figure 867722DEST_PATH_IMAGE058
，其提供的所有资源都不能超过其资源容量，即
Figure 104930DEST_PATH_IMAGE059
。
联盟
Figure 130655DEST_PATH_IMAGE045
的目标是最大化其联盟价值
Figure 584639DEST_PATH_IMAGE060
，而边缘节点旨在最大化其自身效用，这可能与联盟的目标相矛盾。为了保证个人理性，边缘节点如果不能从该联盟中获得正效用，则不会加入该联盟。此外，该模型中的联盟可以重叠，这意味着一个边缘节点可以加入多个联盟。这种设定符合实际，因为边缘节点可能会划分其资源并提供给多个云服务下行任务。
联盟价值
Figure 721222DEST_PATH_IMAGE054
同时也是分给参与的边缘节点的总报酬，即
Figure 810008DEST_PATH_IMAGE048
的成员。联盟价值可以通过
Figure 6634DEST_PATH_IMAGE061
给出。对于每个边缘节点
Figure 947914DEST_PATH_IMAGE062
，它在云服务下行任务中获得的报酬与其贡献的资源成正比，即
Figure 622609DEST_PATH_IMAGE063
(11)
从公式(11)中可以得到单位报酬
Figure 880415DEST_PATH_IMAGE031
关于边缘节点提供资源
Figure 998675DEST_PATH_IMAGE040
的函数
Figure 912404DEST_PATH_IMAGE064
。按公式(9)可以从
Figure 640058DEST_PATH_IMAGE031
关于
Figure 221212DEST_PATH_IMAGE065
的导数中得出，单位报酬
Figure 241864DEST_PATH_IMAGE031
随着联盟
Figure 908469DEST_PATH_IMAGE045
收集的资源增加而降低。与传统的非合作激励机制不同，合作机制使同一个联盟中的边缘节点拥有共同的目标，即最大化联盟价值
Figure 174234DEST_PATH_IMAGE060
。因此，边缘节点不仅会加入原始单位报酬较高的联盟。他们也可能加入原始单位报酬较低的联盟。这样有效避免了联盟中原始单位报酬较高的任务资源浪费的情况，同时解决了云服务下行任务之间资源分配不平衡的问题。
此外，联盟的单位报酬
Figure 609894DEST_PATH_IMAGE031
是影响边缘节点计划为该联盟提供资源量的重要因素。通常，边缘节点可以从当前单位报酬
Figure 804377DEST_PATH_IMAGE031
高的联盟中获得更高的报酬，因此更愿意加入这类联盟。
前文介绍了云服务下行***的合作激励机制，并基于重叠联盟形成博弈对其建模。下文则关注该模型中边缘节点的合作行为，并根据边缘节点的合作行为定义其在联盟形成过程中的基本操作。然后，提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法来求解合作激励机制中各边缘节点的资源贡献策略。
本发明分析了合作激励机制中边缘节点的行为，并将其定义为交替操作。
首先对交替操作进行了定义，并说明其相应的执行条件。
定义2 对于重叠联盟形成博弈中任何边缘节点
Figure 958278DEST_PATH_IMAGE066
，其交替操作
Figure 762155DEST_PATH_IMAGE067
定义为从联盟
Figure 52322DEST_PATH_IMAGE068
中减少提供的资源，然后将一定量的资源重新提供给另一个联盟
Figure 477094DEST_PATH_IMAGE069
。
边缘节点每次执行交替操作都会导致联盟结构发生变化，从而影响云平台和其他边缘节点的效用。一个交替操作可以分为两个部分：对一个联盟的资源减少和对另一个联盟的资源增加。当执行交替操作
Figure 852711DEST_PATH_IMAGE070
时，边缘节点
Figure 460279DEST_PATH_IMAGE008
首先减少给联盟
Figure 870532DEST_PATH_IMAGE071
提供的资源量，然后增加给联盟
Figure 141239DEST_PATH_IMAGE069
提供的资源量。在一个交替操作中，边缘节点
Figure 4152DEST_PATH_IMAGE008
可能只会减少一个联盟的资源或只增加另一个联盟的资源，即
Figure 415411DEST_PATH_IMAGE072
或
Figure 680170DEST_PATH_IMAGE073
可以成立。之后，为了简单明了地描述联盟的变化，令
Figure 698942DEST_PATH_IMAGE074
和
Figure 796954DEST_PATH_IMAGE075
分别表示边缘节点
Figure 887270DEST_PATH_IMAGE008
减少资源后和增加资源后的联盟。
边缘节点
Figure 757268DEST_PATH_IMAGE008
执行交替操作
Figure 150204DEST_PATH_IMAGE067
时应满足一系列条件。
首先考虑边缘节点
Figure 236977DEST_PATH_IMAGE008
的容量约束。交替操作后，边缘节点
Figure 537508DEST_PATH_IMAGE008
对所有联盟提供的总资源量仍不能超过其资源容量
Figure 511281DEST_PATH_IMAGE076
。因此，得到
Figure 822920DEST_PATH_IMAGE077
(12)
其中
Figure 882143DEST_PATH_IMAGE078
表示减少后联盟
Figure 173316DEST_PATH_IMAGE071
从边缘节点
Figure 63911DEST_PATH_IMAGE008
处收集的资源量，
Figure 549382DEST_PATH_IMAGE079
表示增加后联盟
Figure 830321DEST_PATH_IMAGE080
从边缘节点
Figure 456344DEST_PATH_IMAGE008
处收集的资源量。
对于资源增加的联盟
Figure 607970DEST_PATH_IMAGE080
，其相应任务的预算有限，得到
Figure 550429DEST_PATH_IMAGE081
(13)
其中，
Figure 584244DEST_PATH_IMAGE082
表示边缘节点
Figure 420482DEST_PATH_IMAGE008
增加提供的资源后联盟
Figure 505244DEST_PATH_IMAGE080
给出的单位报酬，
Figure 50626DEST_PATH_IMAGE079
和
Figure 821004DEST_PATH_IMAGE083
分别表示增加后联盟
Figure 225048DEST_PATH_IMAGE080
从边缘节点
Figure 351267DEST_PATH_IMAGE008
处收集的资源量和除边缘节点
Figure 847976DEST_PATH_IMAGE008
以外所有边缘节点投给联盟
Figure 121962DEST_PATH_IMAGE080
的资源总和。除了边缘节点
Figure 67047DEST_PATH_IMAGE008
，其他边缘节点都没有改变其提供给联盟
Figure 359357DEST_PATH_IMAGE080
的资源量。
根据边缘节点资源容量限制和联盟的预算限制，定义交替操作的约束满足性如下：
定义3对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 246541DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式(12)和公式(13)成立，那么其交替操作
Figure 427731DEST_PATH_IMAGE070
是约束满足的。
其次，对于边缘节点
Figure 737358DEST_PATH_IMAGE008
而言，交替操作
Figure 572590DEST_PATH_IMAGE067
必须要盈利，否则就没有执行该操作的必要。也就是说，在执行
Figure 912567DEST_PATH_IMAGE067
之后，边缘节点应该获得更高的效用。因此可以得到：
Figure 613675DEST_PATH_IMAGE085
(14)
其中，
Figure 946568DEST_PATH_IMAGE086
表示边缘节点
Figure 649688DEST_PATH_IMAGE008
的原始效用，而
Figure 940992DEST_PATH_IMAGE087
是边缘节点
Figure 598239DEST_PATH_IMAGE008
在减少提供给联盟
Figure 485554DEST_PATH_IMAGE088
的资源并增加给联盟
Figure 295378DEST_PATH_IMAGE089
的资源后的效用。在
Figure 6851DEST_PATH_IMAGE090
和
Figure 384350DEST_PATH_IMAGE087
对应的策略中，边缘节点
Figure 590203DEST_PATH_IMAGE008
为除联盟
Figure 503801DEST_PATH_IMAGE088
和
Figure 825323DEST_PATH_IMAGE091
之外所有联盟提供的资源相同。
由此，给出交替操作盈利性的定义：
定义4 对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 4632DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式（14）成立，那么其交替操作
Figure 997865DEST_PATH_IMAGE070
是盈利的。
此外，当边缘节点
Figure 516702DEST_PATH_IMAGE008
执行交替操作
Figure 802933DEST_PATH_IMAGE067
时，应考虑联盟
Figure 469538DEST_PATH_IMAGE089
中其他成员
Figure 204145DEST_PATH_IMAGE092
的意见。交替操作
Figure 656117DEST_PATH_IMAGE067
可能导致联盟
Figure 99868DEST_PATH_IMAGE089
其他成员
Figure 706298DEST_PATH_IMAGE092
的报酬减少。交替操作后，
Figure 792066DEST_PATH_IMAGE092
中的边缘节点从联盟获得的报酬可能低于其用相同资源量从本地终端用户的奖励。因此可以提出合理假设：联盟
Figure 33298DEST_PATH_IMAGE089
的其他成员
Figure 897218DEST_PATH_IMAGE092
有权决定边缘节点
Figure 538415DEST_PATH_IMAGE008
能否增加提供给该联盟的资源。当联盟
Figure 913027DEST_PATH_IMAGE089
内其他所有成员都许可时，交替操作才可行。
如果联盟
Figure 260962DEST_PATH_IMAGE089
中的其他成员在交替操作后从该联盟中获得的报酬仍然超过其用相同资源量从终端用户获得的奖励，则称联盟
Figure 561363DEST_PATH_IMAGE089
中的其他成员允许执行交替操作
Figure 424276DEST_PATH_IMAGE067
。结合边缘节点
Figure 599649DEST_PATH_IMAGE008
的效用公式（6），可以得到当满足
Figure 316939DEST_PATH_IMAGE093
(15)
时，每个边缘节点从云服务下行任务中获得的报酬高于用相同资源量从终端用户处获得的奖励。其中，边缘节点
Figure 538972DEST_PATH_IMAGE008
增加提供的资源后联盟
Figure 639915DEST_PATH_IMAGE094
给出的单位报酬，
Figure 605597DEST_PATH_IMAGE095
是联盟
Figure 974130DEST_PATH_IMAGE089
中其他成员
Figure 810409DEST_PATH_IMAGE096
的本地终端用户支付的单位奖励。本发明给出交替操作被允许的定义如下：
定义5 对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 116757DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式（15）成立，那么边缘节点
Figure 135397DEST_PATH_IMAGE008
的交替操作
Figure 109170DEST_PATH_IMAGE067
是被联盟
Figure 627001DEST_PATH_IMAGE091
中的其他成员
Figure 935491DEST_PATH_IMAGE092
允许的。
基于上述三个属性，如果交替操作
Figure 508555DEST_PATH_IMAGE067
是约束满足的，盈利的，且可被联盟
Figure 553478DEST_PATH_IMAGE089
中的其他成员
Figure 84954DEST_PATH_IMAGE097
许可，则该交替操作可行。由此，交替操作
Figure 552844DEST_PATH_IMAGE067
的可行性定义如下：
定义6 对于重叠联盟形成博弈中任意边缘节点
Figure 414752DEST_PATH_IMAGE084
，如果公式（12）、公式（13）、公式（14）和公式（15）都成立，那么交替操作
Figure 363116DEST_PATH_IMAGE067
是可行的。
通过可行性的判定，边缘节点每一次交替操作都可以在保证其他节点个体理性的前提下，优化该边缘节点自身效用。
基于边缘节点的交替操作，本发明提出了一种两阶段的重叠联盟构造优化算法，来求解基于重叠联盟形成博弈的合作激励机制中各边缘节点的最优策略。该合作激励机制在激励边缘节点参与边缘计算云服务下行任务的同时，保证了边缘节点资源在多任务间分配均衡。
算法的第一阶段是联盟初始化阶段（算法1），该阶段形成了云服务下行***的初始非重叠联盟结构。第二阶段是联盟优化阶段（算法2），该阶段利用边缘节点的交替操作将第一阶段初始化的非重叠联盟结构调整为最佳重叠联盟结构。
令
Figure 518023DEST_PATH_IMAGE098
和
Figure 551838DEST_PATH_IMAGE099
分别表示边缘节点
Figure 948928DEST_PATH_IMAGE008
对联盟
Figure 220641DEST_PATH_IMAGE088
减少的资源量和对联盟
Figure 546449DEST_PATH_IMAGE089
增加的资源量，即
Figure 801981DEST_PATH_IMAGE100
和
Figure 5691DEST_PATH_IMAGE101
。如果
Figure 194227DEST_PATH_IMAGE102
，则有交替操作
Figure 690936DEST_PATH_IMAGE103
，如果
Figure 384829DEST_PATH_IMAGE104
，则有交替操作
Figure 641498DEST_PATH_IMAGE105
。
令
Figure 668229DEST_PATH_IMAGE106
表示边缘节点的联盟
Figure 86572DEST_PATH_IMAGE045
的盈利指数，也就是联盟
Figure 536270DEST_PATH_IMAGE045
相应云服务下行任务的盈利指数。从等式（7）中可以看出，当云服务下行任务
Figure 65472DEST_PATH_IMAGE107
从边缘节点收集的资源增加时，其支付的总报酬的增长量与任务性能
Figure 477867DEST_PATH_IMAGE108
的增长量有关。任务性能的边际增长越高，任务的利润就越高，当前边缘节点参加该任务就越能盈利。因此，盈利指数可以定义为任务性能
Figure 67112DEST_PATH_IMAGE109
关于资源收集量
Figure 735597DEST_PATH_IMAGE110
的导数，即
Figure 317757DEST_PATH_IMAGE111
(16)
盈利指数表明联盟对边缘节点的吸引力。为了最大化自身效用，每个边缘节点倾向于向具有高盈利指数
Figure 335391DEST_PATH_IMAGE106
的联盟提供资源以获得高额报酬。基于盈利指数，本文为联盟初始化阶段和联盟优化阶段设计算法。
算法1展示了在联盟初始化阶段构造非重叠联盟的过程。该算法基于贪婪策略来获得重叠联盟形成博弈问的初始解决方案。首先，分别对边缘节点和云服务下行任务进行排序。其中，边缘节点按照其对应的单位奖励
Figure 846269DEST_PATH_IMAGE112
降序进行排序。通常，只有当云服务下行任务的单位奖励
Figure 254248DEST_PATH_IMAGE113
高于边缘节点的终端用户提供的单位奖励
Figure 640099DEST_PATH_IMAGE112
时，边缘节点才愿意参加该任务。终端用户支付的单位奖励
Figure 512240DEST_PATH_IMAGE112
越高，对应的边缘节点需要选择单位奖励
Figure 191090DEST_PATH_IMAGE114
越高的云服务下行任务，来获得更高的利益。因此，单位奖励
Figure 335632DEST_PATH_IMAGE115
较高的边缘节点优先选择任务并决定提供的资源量，以便云平台可以从边缘节点中收集更多资源。云服务下行任务按照其盈利指数
Figure 541486DEST_PATH_IMAGE106
的降序进行排序。盈利指数
Figure 753286DEST_PATH_IMAGE106
高的任务对边缘节点更具吸引力。相比盈利指数
Figure 855235DEST_PATH_IMAGE106
低的任务，边缘节点更有可能从盈利指数
Figure 283811DEST_PATH_IMAGE106
高的任务中获得高报酬。
算法1 联盟初始化算法
输入：每一个边缘节点的资源容量
Figure 965459DEST_PATH_IMAGE116
，每一个边缘节点从其本地终端用户处获取的单位奖励
Figure 294416DEST_PATH_IMAGE117
，每个联盟的盈利指数
Figure 832844DEST_PATH_IMAGE118
；
输出：云服务下行任务
Figure 686400DEST_PATH_IMAGE119
的联盟
Figure 719209DEST_PATH_IMAGE120
；
计算各任务的盈利指数
Figure 154869DEST_PATH_IMAGE121
；
对边缘节点按单位奖励
Figure 113467DEST_PATH_IMAGE122
的降序进行排序得到边缘节点序列
Figure 205051DEST_PATH_IMAGE123
；
对任务按盈利指数
Figure 38621DEST_PATH_IMAGE121
的降序进行排序得到任务序列
Figure 328788DEST_PATH_IMAGE124
；
初始化：使
Figure 661550DEST_PATH_IMAGE125
；
使
Figure 787900DEST_PATH_IMAGE126
；
while
Figure 677358DEST_PATH_IMAGE127
and
Figure 71299DEST_PATH_IMAGE128
do；
if 当
Figure 591274DEST_PATH_IMAGE129
时
Figure 428690DEST_PATH_IMAGE130
是可行的 then；
使
Figure 839949DEST_PATH_IMAGE131
；
使
Figure 370287DEST_PATH_IMAGE132
；
Else
使
Figure 77474DEST_PATH_IMAGE133
；
end if；
使
Figure 630946DEST_PATH_IMAGE134
mod
Figure 845896DEST_PATH_IMAGE135
；
end while；
返回
Figure 965162DEST_PATH_IMAGE136
。
排序后，序列
Figure 371479DEST_PATH_IMAGE137
中的边缘节点依次为序列
Figure 943406DEST_PATH_IMAGE138
中的任务提供资源，提供的资源量与边缘节点的资源容量
Figure 899729DEST_PATH_IMAGE139
一致。如果相应的任务已收集了很多资源并且由于预算限制而无法接收边缘节点
Figure 155392DEST_PATH_IMAGE139
单位的资源，则边缘节点
Figure 719229DEST_PATH_IMAGE008
将从当前联盟遍历每个联盟（即任务），直到找到要加入的联盟或所有联盟都无法继续收集资源为止。
算法1考虑了边缘节点的自私性和个体理性，并通过任务按盈利指数
Figure 27719DEST_PATH_IMAGE106
降序进行排序来最大化每个边缘节点的效用。基于算法1，本文提出了重叠联盟优化算法（算法2）来对联盟初始化阶段获得的初始联盟结构进行调整，以获得边缘节点资源策略的近似最优解。算法2同时考虑了最大化云平台和边缘节点各自的效用，按单位奖励
Figure 538466DEST_PATH_IMAGE112
的降序对云服务下行任务进行排序。
算法2 重叠联盟优化算法
输入：每一个边缘节点的资源容量
Figure 380127DEST_PATH_IMAGE140
，每一个边缘节点从其本地终端用户处获取的单位奖励
Figure 380444DEST_PATH_IMAGE141
，每个联盟的盈利指数
Figure 379493DEST_PATH_IMAGE142
；
输出：云服务下行任务
Figure 975821DEST_PATH_IMAGE119
的联盟
Figure 189765DEST_PATH_IMAGE143
及其单位报酬
Figure 344672DEST_PATH_IMAGE144
；
while
Figure 581749DEST_PATH_IMAGE145
and
Figure 244418DEST_PATH_IMAGE146
do
更新
Figure 47289DEST_PATH_IMAGE147
；
对边缘节点按单位奖励
Figure 576360DEST_PATH_IMAGE148
的降序进行排序得到
Figure 848203DEST_PATH_IMAGE149
；
对任务按盈利指数
Figure 566761DEST_PATH_IMAGE150
的升序进行排序得到
Figure 473406DEST_PATH_IMAGE151
；
对任务按盈利指数
Figure 924110DEST_PATH_IMAGE147
的降序进行排序得到
Figure 680320DEST_PATH_IMAGE152
；
if 存在边缘节点
Figure 936989DEST_PATH_IMAGE153
未提供资源 then
在
Figure 166982DEST_PATH_IMAGE152
中找到第一个资源收集量未满足的联盟
Figure 336057DEST_PATH_IMAGE154
；
找到
Figure 97340DEST_PATH_IMAGE155
可行时的
Figure 875809DEST_PATH_IMAGE156
；
更新
Figure 711041DEST_PATH_IMAGE154
；
Else
找到
Figure 579246DEST_PATH_IMAGE151
中的第一个联盟
Figure 296666DEST_PATH_IMAGE157
；
找到
Figure 82089DEST_PATH_IMAGE149
中第一个加入联盟
Figure 584876DEST_PATH_IMAGE157
的边缘节点
Figure 610601DEST_PATH_IMAGE153
；
找到
Figure 64585DEST_PATH_IMAGE152
中第一个允许
Figure 404431DEST_PATH_IMAGE158
操作的联盟
Figure 758795DEST_PATH_IMAGE154
；
使
Figure 955422DEST_PATH_IMAGE159
；
使
Figure 99964DEST_PATH_IMAGE160
；
更新
Figure 525391DEST_PATH_IMAGE161
；
End if
End while
计算
Figure 986460DEST_PATH_IMAGE162
；
返回
Figure 868834DEST_PATH_IMAGE163
。
算法2给出了联盟优化阶段的详细说明。当同时满足以下三个条件时，边缘节点可以通过交替操作来调整联盟结构：
每个云服务下行任务的盈利指数
Figure 48142DEST_PATH_IMAGE106
都不相等；
至少存在一个具有剩余资源的边缘节点；
至少存在一项任务，其向边缘节点支付的总报酬未超过其预算。
执行交替操作
Figure 212014DEST_PATH_IMAGE164
前将边缘节点按单位奖励
Figure 58747DEST_PATH_IMAGE112
的降序排序，得到边缘节点序列
Figure 580865DEST_PATH_IMAGE165
，分别按盈利指数
Figure 201464DEST_PATH_IMAGE106
的升序和降序对云服务下行任务进行排序，得到任务序列
Figure 217962DEST_PATH_IMAGE166
和
Figure 902890DEST_PATH_IMAGE167
。具有较高盈利指数
Figure 877799DEST_PATH_IMAGE106
的联盟通常会向任务参与者支付更多报酬，所以考虑让边缘节点将提供的资源从
Figure 537361DEST_PATH_IMAGE106
低的联盟转移到
Figure 560812DEST_PATH_IMAGE106
高的联盟。将升序任务序列
Figure 100246DEST_PATH_IMAGE166
的第一个联盟设置为联盟
Figure 246057DEST_PATH_IMAGE168
，边缘节点在交替操作中减少提供给该联盟的资源；而降序任务序列
Figure 575669DEST_PATH_IMAGE167
的第一个联盟作为联盟
Figure 183237DEST_PATH_IMAGE094
，边缘节点增加投资给该联盟的资源。其中，执行交替操作的边缘节点是联盟
Figure 859069DEST_PATH_IMAGE169
参与者中单位奖励
Figure 658004DEST_PATH_IMAGE112
最高的边缘节点。
基于交替操作的联盟优化算法具体思路如下。首先，查找在联盟初始化阶段中未提供资源的边缘节点。如果存在这样的边缘节点，则执行替换操作
Figure 724180DEST_PATH_IMAGE170
，其中边缘节点在联盟
Figure 135439DEST_PATH_IMAGE094
中增加
Figure 400198DEST_PATH_IMAGE171
资源。其中，联盟
Figure 372965DEST_PATH_IMAGE094
是序列
Figure 175704DEST_PATH_IMAGE167
中第一个满足预算约束的任务，增加的资源量
Figure 141386DEST_PATH_IMAGE171
由定义6中所有可行性约束（12）、（13）、（14）和（15）共同决定。
当所有边缘节点都为联盟提供资源后，获得低报酬的边缘节点
Figure 274034DEST_PATH_IMAGE008
将其资源从盈利指数
Figure 401390DEST_PATH_IMAGE106
最低的联盟
Figure 691426DEST_PATH_IMAGE168
转移到
Figure 195220DEST_PATH_IMAGE106
最高的联盟
Figure 450883DEST_PATH_IMAGE172
。转移的资源量
Figure 201670DEST_PATH_IMAGE173
和
Figure 526472DEST_PATH_IMAGE171
是满足可行性约束和盈利指数不等式（即
Figure 581759DEST_PATH_IMAGE174
）的最大值。联盟
Figure 675617DEST_PATH_IMAGE168
的盈利指数
Figure 862885DEST_PATH_IMAGE175
随着边缘节点
Figure 409404DEST_PATH_IMAGE008
减少提供资源而逐渐增长，而联盟
Figure 271312DEST_PATH_IMAGE172
的盈利指数
Figure 485255DEST_PATH_IMAGE176
随着提供资源增加而逐渐减少。前者的获利指数不能大于后者，否则这部分资源交替无法给边缘节点
Figure 843424DEST_PATH_IMAGE008
带来更多报酬。不断通过交替操作来提升各边缘节点的效用，直到不存在可行的交替操作。最后，根据公式（8）计算各任务的单位报酬
Figure 625042DEST_PATH_IMAGE113
。
为了最大化自身效用，边缘节点在合作时不会为了最大化云平台的效用而牺牲自己的利益。在大多数情况下，基于重叠联盟形成博弈的合作激励机制无法实现整个***效用的最大值。然而，合作激励机制考虑了边缘节点的自私性和个体利益，更符合实际情况，更有助于构建持续可扩展的边缘计算资源池。
本发明包括以下优点：
1.本发明将终端用户也纳入云服务下行***中，各边缘节点终端用户的请求将会影响该边缘节点加入云服务下行任务的积极性。
2.本发明在现有机制的基础上提出一种让边缘节点协作完成云服务下行任务的合作激励机制，从而合理分配边缘节点的资源。
3.本发明将边缘节点给多个云服务下行任务提供资源建模为重叠联盟形成博弈。然后，分析了博弈中边缘节点的合作行为，基于贪婪策略提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法，不断通过边缘节点提供资源的交替行为来，以求解边缘节点在博弈中的策略，得到了近似最优解。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法流程图；
图2是本发明所述的边缘计算云服务下行***示例图；
图3是本发明优选实施例所述的重叠联盟形成算法中迭代次数的累积分布函数图；
图4是本发明优选实施例所述的云服务下行数量对所有方案云平台效用的影响对比图；
图5是本发明优选实施例所述的边缘节点数量对云平台效用的影响对比图；
图6是本发明优选实施例所述的云服务下行任务之间的资源分配情况图；
图7是传统非合作方法之间的资源分配情况图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本实施例评估了在不同场景下合作激励机制的性能。影响该激励机制性能的因素包括边缘节点的数量和云服务下行任务的数量。设置任务数量从20增长到70，每次增量为10，边缘节点的数量从200增长到700，每次增量为100。每种设置随机生成100个场景并展示平均结果。表1列出了每个参数的设置。对边缘节点的资源容量
Figure 539909DEST_PATH_IMAGE177
标准化，并相应地设置其他参数。其中，将描述任务执行的激励强度
Figure 592047DEST_PATH_IMAGE178
设置为0.5，其他参数从均匀分布中随机采样。
表1 参数取值表。
Figure 871850DEST_PATH_IMAGE179
本实施例将提出的合作激励机制Co.与三个基准策略进行了比较。
集中式方案（Cen.）。在集中式方案中，云平台控制着整个云服务下行***。云平台将下行的云任务分配给边缘节点，并为边缘节点确定提供给每个任务的资源量。边缘节点被强制参加云服务下行任务，并且不因其共享资源而获得任何报酬。该方案的目标是最大化云平台的效用，而不考虑每个边缘节点的效用。
非合作方案（NonCo）。本文以斯塔克伯格博弈作为非合作激励机制的方法。在非合作机制中，云平台和每个边缘节点都旨在最大化各自的效用。与合作机制不同的是，边缘节点没有通过合作来避免资源浪费和分配不均衡的情况。
随机分配方案（Ran.）。在随机分配方案中，每个边缘节点随机选择云服务下行任务，然后为每个任务提供随机数量的资源。
图3描述了两阶段重叠联盟构造优化算法迭代次数的累积分布函数（CDF,Cumulative Distribution Function）。其中，云服务下行任务的数量为40。边缘节点的数量从200增长至500，增量为100。从图中可以看到，随着边缘节点数量的增加，收敛速度几乎呈线性下降，每种情况下的迭代次数都位于较小范围内。在具有500个边缘节点的大规模场景中，该算法可以在数百次迭代中快速收敛。因此，该算法可以稳定收敛，并且不存在突变情况。
本文在不同的场景下评估了所提出的合作激励机制Co.和基准策略（即Cen.，NonCo和Ran.）的性能。图4显示了云服务下行数量对所有方案云平台效用的影响。设置边缘节点数量为500，云服务下行任务的数量从20增加到70，增量为10。云服务下行任务数量随而变化。可以看出，随着云平台发布更多任务，云平台效用会逐渐增加，边际效用逐渐递减。云平台效用增加是因为边缘节点有更多任务可供选择，并且当任务更多时，边缘节点提供的资源可以在任务之间更平衡地分配。然而，由于边缘节点资源容量有限，随着任务数量增加，各任务性能提升越来越有限，云平台的边际效用就逐渐减少。
与基准策略相比，合作激励机制Co.获得的云平台效用高于非合作方案NonCo和随机Ran.。这表明云平台可以从边缘节点的合作中受益。此外，在Co.与Cen.方案中，云平台效用的差距很小。集中式方案Cen.是在不考虑边缘节点的自私性情况下的最优解。这说明合作激励机制Co.不会因为考虑边缘节点的自私理性而造成云平台有大量的利益损失。
图5展示了边缘节点数量对云平台效用的影响。随着边缘节点数量的增加，合作激励机制Co.的云平台效用逐渐增加，并越来越接近集中式方案Cen.的结果。这是因为随着更多的边缘节点参与云服务下行任务，云平台能够收集到更多资源来提高其任务性能。此外，从图中可以看出在所有场景设置中合作激励机制Co.比非合作方式NonCo和随机方案Ran.表现更好。
为评估多个云服务下行任务间资源分配情况，本实施例随机选择一个实例并显示该实例中每个任务收集的资源量。该实例包含了40个云服务下行任务和500个边缘节点。图6显示了本文所提出的合作激励机制Co.中40个任务之间的资源收集结果。从图中可以观察到每个任务都从边缘节点中收集了相似数量的资源。所有任务都收集了大约6单位资源。图7显示了非合作方案NonCo的结果。可以看出，在非合作方案NonCo中，少量任务收集了超过20单位资源，而超过一半的任务收集的资源量不到5单位，一定数量的任务没有收集到资源。在非合作激励机制中，边缘节点都倾向于参与部分的云服务下行任务，大多数任务收到的资源很少。因此，与非合作激励机制相比，本文所提出的合作机制可以有效地改善任务间资源分配不均衡问题，避免部分任务资源浪费的情况，同时保证所有任务的服务质量。本文在相同设置下对大量实例进行了仿真，获得了相似的结果。
本实施例中对合作激励机制进行仿真模拟，并利用重叠联盟构造优化算法求解边缘节点的近似最优策略，通过将结果与基准策略进行对比来评估合作激励机制的性能。结果表明，该合作激励机制的重叠联盟构造优化算法能够稳定快速收敛。同时，合作激励机制的云平台效用明显优于非合作机制（即斯塔克伯格博弈）和随机方案，并接近忽略边缘节点自私理性的集中式方案的最优解。在资源分配方面，该合作激励机制可以有效地改善边缘节点资源在多个云服务下行任务间分配不均衡问题，从而避免资源浪费，保证任务的服务质量。
综上可知，本发明首先说明云-边-端环境中云服务下行任务的定义，然后针对多任务云服务下行***提出了一种合作激励机制，从而激励边缘节点提供资源来托管从云平台下行的云服务，并避免边缘节点贡献的资源在任务间分配不均衡的情况。最终，为了解决云-边-端环境中多任务激励机制任务间资源分配不均衡的问题，本发明引入了重叠联盟形成（OCF）博弈，其中理性的局中人可以同时加入多个联盟。基于重叠联盟形成博弈设计了一种合作激励机制，以鼓励边缘节点在从云平台选择多个下行云服务时相互协作。合作博弈能够防止边缘节点全部涌向个别总报酬高的云服务下行任务，从而避免了云平台收集资源的浪费和任务间资源分配不均衡的情况，也避免了边缘节点都加入单一任务而各自分配的报酬过低的情况。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取云－边－端三层架构的边缘计算环境；
基于所述边缘计算环境采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题的初始解决方案；
采用重叠联盟优化算法对获得的所述初始解决方案进行调整，以获得边缘节点资源策略的近似最优解。
2.根据权利要求1所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，采用贪婪策略获得重叠联盟形成博弈问题需要考虑以下参数：边缘节点集合、云服务下行任务的集合、边缘节点数量、云服务下行任务数量、边缘节点为云服务下行任务提供的资源量、云平台为云服务下行任务向参与的边缘节点支付的单位资源报酬、边缘节点的效用、云平台的效用、云服务下行任务的任务性能、云平台的性能、边缘节点的单位资源成本、边缘节点本地终端用户的单位资源奖励、边缘节点的资源容量、云服务下行任务的预算、任务性能激励强度的尺度参数、描述云服务下行任务收集资源和任务性能关系的转换因子、边缘节点所有策略的集合、边缘节点的一个策略、云服务下行任务的联合、边缘节点为云服务下行任务提供的资源量、联盟中成员的集合、云服务下行任务的联盟价值。
3.根据权利要求2所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，边缘节点的资源容量：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE002
表示边缘节点
Figure DEST_PATH_IMAGE003
的资源容量，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示边缘节点
Figure 143190DEST_PATH_IMAGE003
为云服务下行任务
Figure DEST_PATH_IMAGE005
提供的资源量，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示边缘节点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示云服务下行任务的集合；
云平台为云服务下行任务向参与的边缘节点支付的单位资源报酬：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示云服务下行任务
Figure 704490DEST_PATH_IMAGE005
的预算，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示云平台为云服务下行任务
Figure 283239DEST_PATH_IMAGE005
向参与的边缘节点支付的单位资源报酬；
云服务下行任务的任务性能：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE012
是一个转换因子，表示云服务下行任务
Figure 340800DEST_PATH_IMAGE005
的收集资源量与其任务性能间的价值关系，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
项反映了云服务下行任务
Figure 490153DEST_PATH_IMAGE005
从边缘节点收集的资源中获得的收益边际递减；
云平台的性能：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
云平台效用为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
表示任务性能激励强度的尺度参数；
边缘节点的效用：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE018
是为其本地终端用户提供的资源，而
Figure DEST_PATH_IMAGE019
是边缘节点
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为下行云服务及本地终端用户请求这两项提供资源所产生的总资源成本；
云服务下行任务的预算：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
；
云平台为云服务下行任务向参与的边缘节点支付的单位资源报酬：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
。
4.根据权利要求2所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，云服务下行任务的联盟价值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE024
是云平台针对云服务下行任务
Figure 705013DEST_PATH_IMAGE005
发送给对应联盟的总报酬；
每个边缘节点在云服务下行任务中获得的报酬与其贡献的资源成正比：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
。
5.根据权利要求1所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，重叠联盟优化算法采用交替操作实现，具体为：从联盟中减少提供的资源，然后将一定量的资源重新提供给另一个联盟。
6.根据权利要求5所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，交替操作包括以下约束：
边缘节点的容量约束、交替操作的盈利约束、联盟其他节点许可约束。
7.根据权利要求6所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，边缘节点的容量约束为：
Figure DEST_PATH_IMAGE026
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示减少后联盟
Figure DEST_PATH_IMAGE028
从边缘节点
Figure 417230DEST_PATH_IMAGE003
处收集的资源量，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示增加后联盟
Figure DEST_PATH_IMAGE030
从边缘节点
Figure 930513DEST_PATH_IMAGE003
处收集的资源量。
8.根据权利要求6所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，交替操作的盈利约束为：
盈利指数为任务性能
Figure DEST_PATH_IMAGE031
关于资源收集量
Figure DEST_PATH_IMAGE032
的导数，即：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
。
9.根据权利要求6所述的基于合作博弈的云下行任务边缘节点资源分配方法，其特征在于，联盟其他节点许可约束为：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
。
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