[发明专利]移动云计算中一种基于鲁棒优化的联合资源预留配置算法有效
| 申请号: | 201510814941.3 | 申请日: | 2015-11-23 |
| 公开(公告)号: | CN105446817B | 公开(公告)日: | 2019-01-22 |
| 发明(设计)人: | 李云;刘杰;吴广福;刘期烈 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
| 主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06F9/48 |
| 代理公司: | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人: | 刘小红 |
| 地址: | 400065 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 移动 计算 一种 基于 优化 联合 资源 预留 配置 算法 | ||
1.一种移动云计算环境下联合资源预留配置方法,其特征在于:根据用户无线资源和云端虚拟资源满意度之间的匹配关系,确定两种资源配置量之间的匹配值,所述资源满意度之间的匹配关系为:获得实际配置的无线资源量Xir和虚拟资源量Yipj,满足等式成立,其中,α和β分别表示用户愿意为所获取的无线资源和虚拟资源的最大支付意愿参数,dbi和dvij分别表示用户i对无线资源需求和第j类虚拟资源的需求;以运营成本最小化建立鲁棒优化模型,根据鲁棒优化模型计算获得全局最优无线资源预留量和虚拟资源预留量用户请求到来时,按照无线资源和虚拟资源分配量的匹配值进行分配,在预留资源可用量不足时,调度未预留资源进行补偿,所述建立的鲁棒优化模型具体包括:根据公式建立联合资源预留配置鲁棒优化目标函数,求解云数据中心的资源预留成本、资源使用成本和资源调度成本的最小值,获取总配置成本最小时的无线资源预留量和虚拟资源预留量其中,r表示覆盖区域基站集R中第r个基站,p表示云数据中心集P中的第p个云数据中心,i表示移动应用集I中的第i个移动应用请求,j表示虚拟资源类型集J中第j类虚拟资源,和为在基站r处和云数据中心p处的无线资源预留量和虚拟资源预留量,γirpj表示第i个移动应用经基站r无线接入第p个云数据中心分配第j类虚拟资源,和分别表示第i个移动应用的无线资源需求的标称值及最大波动值,和表示第i个移动应用对第j类虚拟资源需求的标称值和最大波动值,dbi和dvij表示移动应用的无线资源需求和虚拟资源需求的可能取值,和分别表示在基站r处无线资源的单位时间预留成本、单位预留资源使用成本和单位资源过需使用成本,和分别为云数据中心p处第j类虚拟资源在资源预留、预留资源使用和资源过需使用的单位成本,和代表实际分配给移动应用的无线资源和虚拟资源量系数,μ为中间变量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:获得全局最优无线资源预留量和虚拟资源预留量中,通过约束保护水平参数Γ控制鲁棒优化模型中解的保护程度,使得每个含用户i对无线带宽资源需求dbi和第j类虚拟资源需求dvij的约束条件中至多有个系数可以改变,并根据公式将鲁棒优化模型的最大扰动线性化,其中,和分别表示用户i的无线资源和虚拟资源配置量。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:构建矩阵T={1,2,…t,…,T},其中T=2I,设置约束条件,使得该约束条件包含用户的无线资源需求和虚拟资源需求同时不确定的情况,当应用请求到来时,应当满足:对每个含带宽需求不确定系数dbi的约束条件为为在接入基站r的应用实例中至多有个应用实例的无线资源需求是不确定的,约束条件中不确定系数至多有个可以变化,还有一个系数改变为含虚拟资源需求不确定系数dvij的约束条件为I表示移动应用集,表示无线资源需求不确定和虚拟资源需求不确定的应用集合。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:系统在资源利用阶段和资源过需阶段将用户i的无线资源和虚拟资源配置量和分别表示为需求的函数,其中,dbi和dvij是移动应用的无线资源需求和对第j类虚拟资源的需求,对每个包含不确定参数dbi和dvij的约束条件,参数Γ控制解的保护程度。
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