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公开(公告)号：CN109005057B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201810793487.1
申请日：2018-07-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于契约理论和匹配理论的资源分配与任务卸载方法，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，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，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：CN109618312A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910046860.1
申请日：2019-01-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种面向D2D中继网络的低复杂度在线资源分配优化算法，从长期优化的角度跨层优化网络层的到达速率和物理层的传输速率，在保障网络稳定性的同时，提高了D2D用户的满意度。通过李雅普诺夫优化算法将长期的优化问题转化成一系列短期的问题，将最初的优化目标解耦成互相独立的速率控制和功率分配子问题。由于速率控制问题的凸优化性质，可以用KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件求解最优的到达速率。同时，随着网络中D2D对的动态增长和功率变量的耦合性质，传统的功率分配方法求解最优功率面临较高的计算复杂度。因此，本发明采用了交替方向乘子法迭代地更新初始变量和对偶变量，通过解耦协调的方式以较低复杂度获得最优功率分配。
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公开(公告)号：CN109618312B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910046860.1
申请日：2019-01-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种面向D2D中继网络的低复杂度在线资源分配优化算法，从长期优化的角度跨层优化网络层的到达速率和物理层的传输速率，在保障网络稳定性的同时，提高了D2D用户的满意度。通过李雅普诺夫优化算法将长期的优化问题转化成一系列短期的问题，将最初的优化目标解耦成互相独立的速率控制和功率分配子问题。由于速率控制问题的凸优化性质，可以用KKT(Karush‑Kuhn‑Tucher)条件求解最优的到达速率。同时，随着网络中D2D对的动态增长和功率变量的耦合性质，传统的功率分配方法求解最优功率面临较高的计算复杂度。因此，本发明采用了交替方向乘子法迭代地更新初始变量和对偶变量，通过解耦协调的方式以较低复杂度获得最优功率分配。
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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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