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公开(公告)号：CN113015144A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110287068.2
申请日：2021-03-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种结合社交感知的计算任务网络参数优化方法及系统，涉及MEC‑D2D网络应用技术领域，包括确定研究区域对应的结合社交网络的MEC‑D2D网络架构、数据传输模型、消耗模型和社会信任矩阵；根据社会信任矩阵以及消耗模型中的数据执行消耗计算函数和数据传输消耗计算函数，确定研究区域对应的最大化长期系统网络效用函数和约束条件，并利用Lyapunov优化算法对最大化系统网络效用函数解耦，得到三个确定性优化目标函数；根据研究区域对应的计算任务数据总量和优化算法，对上述三个确定性优化目标函数求解，得到最优网络参数。本发明应用上述网络参数能够长期降低MEC‑D2D网络中设备执行过程和设备传输过程的能耗。
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公开(公告)号：CN110012039B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810006519.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网场景中的移动边缘计算方案，该方法在满足时延要求的前提下，对车内用户设备的计算任务分配和传输功率控制问题进行了优化。把设备在计算任务分配率加权下的能源损耗作为目标函数，使用排队论方法获得用户设备和边缘计算节点的数据传输模型，通过非线性分式优化和交替方向乘子法的迭代来解决该优化问题。在每一轮循环中，外层循环解决非线性分式规划问题，内层循环更新初始值和变量，直到迭代的结果满足设定的阈值，确定各用户设备的任务量分配比率并得到最小化的能耗。本发明提供的技术方案可以有效降低用户设备的能耗并满足时延的要求，提高整个网络的计算能力。
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公开(公告)号：CN107071695B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710035357.7
申请日：2017-01-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在两跳传输的Machine‑to‑Machine(M2M)中继通信场景，对中继选择、频谱分配和功率控制问题进行联合优化的资源管理算法。本文所提出的四维联合优化问题为非确定性多项式组合优化问题，不能在多项式时间内求解。为了求出该问题的一个次优解，该算法分为两个阶段，在第一阶段，本文将中继到接收端的频谱资源复用问题描述为两维匹配问题。在第二阶段，将M2M用户、中继用户和发送端到中继用户之间的资源复用问题描述为三维匹配问题。在第二阶段中，在建立用户的喜好列表时，对M2M用户的传输功率进行优化。在对四维联合优化问题进行求次优解时，此算法通过降低问题维度，大大降低了运算复杂度，并且在能效方面有着很好的表现，同时在能够提高被服务用户的平均数量。
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公开(公告)号：CN106454700B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201610820640.6
申请日：2016-09-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在基于蜂窝网络的Device‑to‑Device(D2D)通信与社交网络相结合的通信系统中的三维匹配算法。为了在用户对内容的喜好不同的情况下进行内容的分享和推送，并使得用户对分享得到的内容具有相对较高的满意度的同时能够最大化系统D2D通信链路的总传输速率，此算法在充分考虑通信系统的社交层信息和物理层信息的基础上，将用户之间的以社交关系的紧密程度加权的传输速率作为优化目标，从而有效地对用户、分享内容与频谱资源之间的匹配进行优化，解决用户匹配和资源分配问题。此算法基于定价策略能够有效地解决用户请求冲突的问题，在极大地降低了运算复杂度的基础上，最终使得系统中的用户、分享内容与频谱资源之间的匹配达到稳定状态。
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公开(公告)号：CN111800812A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201910959143.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及应用在基于非正交多址接入的移动边缘计算网络中的用户接入方案。用户可以根据自身的信道状态和任务的复杂程度选择最合适的接入点进行任务卸载来降低自己的能耗。本发明采用匹配-联盟博弈的方法来获得用户的最佳接入方案，该方案可以保证用户服务质量的前提下，最小化整个系统的能耗。首先，我们提出基于盖尔-沙普利算法的匹配算法来获得用户的最初接入方案，这可以极大的降低博弈联盟算法的收敛次数；然后根据用户的接入方案对边缘服务器的资源进行分配，并对用户的发射功率进行控制，有效的节约用户的能耗；最后通过基于资源分配的联盟博弈算法获得用户最佳的接入方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110012039A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201810006519.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网场景中的移动边缘计算方案，该方法在满足时延要求的前提下，对车内用户设备的计算任务分配和传输功率控制问题进行了优化。把设备在计算任务分配率加权下的能源损耗作为目标函数，使用排队论方法获得用户设备和边缘计算节点的数据传输模型，通过非线性分式优化和交替方向乘子法的迭代来解决该优化问题。在每一轮循环中，外层循环解决非线性分式规划问题，内层循环更新初始值和变量，直到迭代的结果满足设定的阈值，确定各用户设备的任务量分配比率并得到最小化的能耗。本发明提供的技术方案可以有效降低用户设备的能耗并满足时延的要求，提高整个网络的计算能力。
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公开(公告)号：CN109905860A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910148648.6
申请日：2019-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及应用在车辆雾计算中的服务器招募及任务卸载优化方案。车辆雾计算招募有空闲资源的车辆作为雾服务器，将用户车辆的计算任务从边缘服务器卸载到雾服务器。本发明采用两阶段的任务卸载机制来实现该架构。在第一阶段，我们提出一种基于凹凸过程的契约优化算法招募雾服务器，在信息不对称的情况下最大化运营商的期望效用。在第二阶段，首先我们在信息完整的情况下提出一种基于定价匹配的任务卸载机制，解决用户车辆之间的匹配冲突，使网络时延最小化。另外，扩展到信息不确定的场景，我们提出了基于匹配的易失性上置信限任务卸载算法，综合考虑匹配冲突和候选雾服务器的波动性，通过在线学习，用户车辆最小化其长期性延迟性能。
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公开(公告)号：CN109005057A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810793487.1
申请日：2018-07-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及应用在雾计算中的资源分配与任务卸载方案，通过利用附近车辆的未充分利用的资源，将计算任务从用户设备卸载到车辆雾节点。通过对契约理论和匹配理论的研究，提供了一种有效的激励机制和任务分配机制。本文所提出的契约理论-匹配理论机制是一个两阶段的优化问题，在第一阶段，本文提出了一种基于契约理论的有效的激励机制，以激励车辆进行资源共享。通过设计针对每种车辆类型的契约，最大化基站的预期效用。在第二阶段，将任务分配问题转换为车辆和用户设备之间的双边匹配问题。该问题通过基于价格的匹配算法来解决，该算法根据动态的偏好列表迭代地执行“提出申请”和“提升价格”过程，最后得到车辆和用户之间的稳定匹配。
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公开(公告)号：CN106656851A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611234300.1
申请日：2016-12-28
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: H04L12/823 , H04L12/863 , H04L12/865
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，尤其涉及一种电力系统终端通信接入网汇聚节点的队列调度方法。包括1)判断队列F1是否为空，若为空执行3)，否则执行2)；2)发送队列F1的队首数据包，返回1)；3)计算队列F2,F3,F4队首数据包的发送完成时间；4)发送完成时间最小的数据包被发送，返回1)。本发明通过将紧急类业务进行基于优先级的调度，保证了紧急业务流的实时转发；针对非紧急类业务提出基于相对队列长度的公平调度算法，通过将当前队列长度和缓冲区分配长度联合考虑计算相对队列长度，将相对队列长度与设定阈值判断队列繁忙程度，更新不同优先级的队列权值与发送速率，根据虚拟完成时间发送队首数据包，降低高等级业务的传输时延和丢包率。
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公开(公告)号：CN113015144B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110287068.2
申请日：2021-03-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种结合社交感知的计算任务网络参数优化方法及系统，涉及MEC‑D2D网络应用技术领域，包括确定研究区域对应的结合社交网络的MEC‑D2D网络架构、数据传输模型、消耗模型和社会信任矩阵；根据社会信任矩阵以及消耗模型中的数据执行消耗计算函数和数据传输消耗计算函数，确定研究区域对应的最大化长期系统网络效用函数和约束条件，并利用Lyapunov优化算法对最大化系统网络效用函数解耦，得到三个确定性优化目标函数；根据研究区域对应的计算任务数据总量和优化算法，对上述三个确定性优化目标函数求解，得到最优网络参数。本发明应用上述网络参数能够长期降低MEC‑D2D网络中设备执行过程和设备传输过程的能耗。
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