基于斯塔克伯格博弈的边缘协同计算研究

发布时间：2021-03-29 09:20

　　小型基站（Small-cell base stations,SBSs）被认为是边缘计算环境中重要的组成部分。但由于自身计算资源有限,当计算工作负载过大时,为用户提供的服务质量将面临重大的挑战。因此,针对小型基站间协同计算展开研究。首先,以最优化小型基站的个人效用为目标,结合多主多从斯塔克伯格（stackelberg）博弈模型,提出一种可实现小型基站间协同计算的算法。然后,通过循环迭代的方式求解小型基站之间非合作博弈的纳什均衡解。最后,通过Matlab进行实验,验证了该算法的可行性和有效性。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(14)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

迭代运行时间序列

算法流程图

本次实验从资源供应点和资源请求点两个集合中分别选取一个小型基站进行分析，并将其迭代运行情况进行绘图，如图3、图4所示。首先由图3可知，在迭代的过程中，资源请求点的效用函数整体呈现增长的趋势，在趋向收敛的过程中略微有所减小，但达到纳什均衡点后，收益最终趋于稳定。随着本地计算开销的减少，协同计算开销和激励机制的开销都在增长，但在达到纳什均衡之后趋于平稳。这是由于在达到纳什均衡后，更改任何策略都无法使效用函数的值更优，因此不再改变任务协同计算策略。图4中，从曲线上可以看出资源供应点的效用函数是基于价格的凹函数。在价格从0.1逐渐增大的过程中，资源供应点的效用函数随之先增大后减小，在0.37左右达到最大值。这是由于在竞争的过程中，提高价格可以提升自身的效用函数，但是如果价格过高，就会失去竞争力，资源请求点就会选择其他的资源提供点来进行协同计算。图4 供应点效用函数曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]车载边缘计算环境中的任务卸载决策和优化[J]. 李波,黄鑫,牛力,薛端,白晨青.  微电子学与计算机. 2019(02)
[2]近端云计算:后云计算时代的机遇与挑战[J]. 周悦芝,张迪.  计算机学报. 2019(04)
[3]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.  计算机研究与发展. 2017(05)
[4]异构无线网络中基于Stackelberg博弈的分布式定价和资源分配算法[J]. 姜永,陈山枝,胡博.  通信学报. 2013(01)
[5]一类基于进化博弈的多主多从Stackelberg对策算法[J]. 田厚平,郭亚军,王学军.  系统工程学报. 2005(03)

硕士论文
[1]面向边缘计算的数据中心服务资源调度机制研究[D]. 孟陈融.北京邮电大学 2018



本文编号：3107325