公开(公告)号：CN110647403A

公开(公告)日：2020-01-03

申请号：CN201911049702.8

申请日：2019-10-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄冬艳 ,  付中卫 ,  王波 ,  任英琦 ,  陈斌 ,  冯彤 ,  李浪 ,  肖培剑

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明公开一种多用户MEC系统中的云端计算资源分配方法，基于移动用户的任务信息以及移动用户与MEC服务器之间的信道信息，以收益最大化为目标建立误工损失模型，不计入任务等待时间，利用误工损失模型中的函数剔除完成时间大于等于截止期限的任务，对剩余任务进行EDD排序，再利用分支定界法确定执行次序，MEC服务器根据执行次序执行完成时间小于截止期限的任务，并获取最大化收益，本发明以收益最大化为目标，将MEC服务器误工最小化问题建模成以任务执行次序为优化变量的最优化问题，并建立误工损失模型，提出了一种基于分支定界法的排序算法来寻找该问题的最优解，在满足卸载任务的截止期限的同时，尽可能拒绝造成损失较小的任务，以实现收益最大化。

公开(公告)号：CN112653500B

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202011485598.X

申请日：2020-12-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 王波 ,  冯彤 ,  黄冬艳 ,  李箫航 ,  谢杰成 ,  任英琦 ,  付中卫

IPC: H04B7/185 ,  H04L47/24 ,  G06N3/00 ,  G06F9/50 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的面向低轨道卫星边缘计算任务调度方法，该方法面向LEO卫星边缘计算场景，建立了一个在设备的计算资源(例如中央处理单元频率和存储器)、电池能量受限和多用户具有不同服务质量（quality of service，QoS）需求约束下的时延和能耗的系统花费函数，设计了一个基于蚁群算法的任务调度方法，采用蚁群算法优化多设备的任务执行次序问题，并且通过调度时钟频率优化本地计算的花费，从而达到系统的总花费最小。仿真结果表明，所提算法的系统花费分别比随机排序算法、大任务首先排序算法和小任务首先排序算法低17.5%、14.3%和22.2%。

公开(公告)号：CN111371877B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202010128491.3

申请日：2020-02-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄冬艳 ,  任英琦 ,  王波 ,  付中卫 ,  冯彤 ,  陈斌 ,  李浪 ,  肖培剑

IPC: H04L67/10 ,  H04L12/18

Abstract: 本发明公开一种异构联盟链的共识方法，在PBFT算法的基础上，结合RAFT算法，并使用了分层的结构，不仅有效降低节点之间数据传输的通信开销，使其更适合应用于设备数量大，通信复杂的工业物联网中；而且能够使区块链中参与共识的节点数量得到扩展，增加了可扩展性；此外，增加监督机制和重启机制，从而增加了容错率，保持了安全性，以满足医疗领域下的信息交互需求。

公开(公告)号：CN110647403B

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN201911049702.8

申请日：2019-10-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄冬艳 ,  付中卫 ,  王波 ,  任英琦 ,  陈斌 ,  冯彤 ,  李浪 ,  肖培剑

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明公开一种多用户MEC系统中的云端计算资源分配方法，基于移动用户的任务信息以及移动用户与MEC服务器之间的信道信息，以收益最大化为目标建立误工损失模型，不计入任务等待时间，利用误工损失模型中的函数剔除完成时间大于等于截止期限的任务，对剩余任务进行EDD排序，再利用分支定界法确定执行次序，MEC服务器根据执行次序执行完成时间小于截止期限的任务，并获取最大化收益，本发明以收益最大化为目标，将MEC服务器误工最小化问题建模成以任务执行次序为优化变量的最优化问题，并建立误工损失模型，提出了一种基于分支定界法的排序算法来寻找该问题的最优解，在满足卸载任务的截止期限的同时，尽可能拒绝造成损失较小的任务，以实现收益最大化。

公开(公告)号：CN112653500A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011485598.X

申请日：2020-12-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 王波 ,  冯彤 ,  黄冬艳 ,  李箫航 ,  谢杰成 ,  任英琦 ,  付中卫

IPC: H04B7/185 ,  H04L12/851 ,  G06N3/00 ,  G06F9/50 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的面向低轨道卫星边缘计算任务调度方法，该方法面向LEO卫星边缘计算场景，建立了一个在设备的计算资源(例如中央处理单元频率和存储器)、电池能量受限和多用户具有不同服务质量（quality of service，QoS）需求约束下的时延和能耗的系统花费函数，设计了一个基于蚁群算法的任务调度方法，采用蚁群算法优化多设备的任务执行次序问题，并且通过调度时钟频率优化本地计算的花费，从而达到系统的总花费最小。仿真结果表明，所提算法的系统花费分别比随机排序算法、大任务首先排序算法和小任务首先排序算法低17.5%、14.3%和22.2%。

公开(公告)号：CN111371877A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN202010128491.3

申请日：2020-02-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄冬艳 ,  任英琦 ,  王波 ,  付中卫 ,  冯彤 ,  陈斌 ,  李浪 ,  肖培剑

IPC: H04L29/08 ,  H04L12/18

Abstract: 本发明公开一种异构联盟链的共识方法，在PBFT算法的基础上，结合RAFT算法，并使用了分层的结构，不仅有效降低节点之间数据传输的通信开销，使其更适合应用于设备数量大，通信复杂的工业物联网中；而且能够使区块链中参与共识的节点数量得到扩展，增加了可扩展性；此外，增加监督机制和重启机制，从而增加了容错率，保持了安全性，以满足医疗领域下的信息交互需求。