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公开(公告)号:CN117858107A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311699970.0
申请日:2023-12-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/084 , G06F9/48 , G06F9/445 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种在线任务部分可预测条件下边缘计算准入控制方法,属于移动边缘计算领域。首先构建一种三层计算卸载的体系架构,再此基础上根据是否cache命中决定对任务的处理方式以及成本大小。其次公开了一种基于在线场景中的非自适应动静态阈值算法和自适应动态上界的边缘服务器处理策略;构建部分任务可预测模型以及任务可预测的水平,依据随机组均匀到达的假设构建动态阈值与静态阈值,将任务进行接受或拒绝;再根据观察到的所有到达序列来做进一步决策改进,通过反复计算三种类型任务到达的上限,对利润较低的任务考虑处理策略。通过该方式,本发明能够解决现有的技术存在的缓存同一种服务的不合理性和任务请求的未知性的问题。
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公开(公告)号:CN119398384A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411412626.3
申请日:2024-10-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F9/50 , G06F9/445 , H04W28/084 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了面向边缘计算的云‑端二级市场资源协同采购方法。该方法包括:在有资源需求的用户将用户计算任务传递至边缘服务器,边缘服务器的计算资源不能处理用户计算任务时,需要从移动终端设备或者云服务器购买计算资源的场景下,获取每个时隙向移动终端设备订购的计算资源的数量和向云服务器申请保留的计算资源的数量、边缘服务器缺少的单位计算资源产生的罚款值,移动终端设备可提供的计算资源数量。本发明解决了边缘服务器在资源需求高峰期收到大量计算需求,按照计算需求的峰值去部署边缘服务器上的计算资源,在非计算需求高峰期就会造成大量的资源闲置,这种浪费会使得边缘服务器的成本大幅度增加的技术问题。
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公开(公告)号:CN119299457A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411398288.2
申请日:2024-10-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1023 , H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L67/5682
Abstract: 本申请的实施例涉及边缘计算技术领域,特别涉及一种考虑切换成本的边缘计算网络服务缓存更新方法,该方法包括:构建边缘协作网络多时隙模型,定义任务卸载到边缘服务器上的三种处理方式,并在不同时隙动态更新缓存内容;构建整个物联网系统的成本模型;将缓存网络策略选择问题表述为一个具有切换代价的在线凸优化问题,并采用动态遗憾作为评价指标;在无预测的条件下,利用在线梯度下降算法和在线梯度投影上升算法实现物联网系统的动态遗憾最低;基于预测窗口大小为W的在线后退预测算法进行后退更新,最终得到最优决策,基于得到的最优决策进行边缘计算网络服务缓存更新。该方法可以很好地提高系统性能和服务质量,降低延迟和服务成本。
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公开(公告)号:CN117858247A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311683649.3
申请日:2023-12-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W72/1263 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种移动群体计算中异构资源联合调度方法,解决了服务商利用具有动态性的移动边缘设备作为计算辅助节点,在使得服务商利润最大化目标下的资源调度问题。首先,服务商可以用固定的预算来招募周围闲置的移动设备,作为暂时的资源扩充;其次,将移动终端设备的计算资源管理看作资源池,并表述为服务商的利润最大化问题;最后,基于拉格朗日松弛和近似对具有动态性质的空闲资源设备调度提出了一种新的异构资源联合调度算法。通过该方式,本发明能够解决现有的技术存在的服务商的资源调度求解困难的问题。
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