[发明专利]一种基于移动云计算且有预算约束的多任务分配机制

说明书

技术领域

本发明属于计算机网络的移动云计算领域，尤其是一种基于移动云计算且有预算约束的多任务分配机制。

背景技术

目前移动设备已经成为生活中必不可少的一部分，例如手机，平板电脑等无地域时间限制的通信工具。但是移动设备的内存，电池容量或带宽是有限的，不利于多任务的处理。云计算的出现为用户提供了快速的按需资源分配，例如CPU,RAM,内存和带宽等的资源分配。所以移动云计算(MCC)应运而生，其中ad hoc MCC(即cloudlet)，能够支持通信密集或延迟敏感型的任务，更适合于移动用户使用。但是cloudlet的资源是动态且多样的，很多资源分配都是无效的甚至是无意义的，因此如何合理且有效的调度移动云资源是一个挑战；同时实际中，移动用户都是随机到来的并且有一个长期的budget，所以设计一个online的移动用户任务分配机制，并且使用户在后期仍有预算申请资源是一个难以解决的问题。

在设计多任务分配机制时需要保证计算可行性即任务分配和收益计算在多项式时间内完成，同时设计该机制的最终目标是受益最大，即使所有用户的总支付费用最大，这是一个NP-hard问题，如何设计一个满足上述约束的基于移动云平台的多任务分配机制是一个重要且极具挑战的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于移动云计算的多任务分配机制。首先将条件约束写成线性规划并通过解线性规划得到分数解，然后使用round-by-round算法将online算法拆分成以一个时隙为单位的单轮分配机制，每一轮依靠预算作为联系。在进行每一轮分配时将已知的分数解，rounding成整数解，利用Tailored dependent rounding算法，缩小整性间隙，取得较好的近似比。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于移动云服务且有预算约束的多任务分配机制，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将收益最大化的多任务分配写成整数线性规划；

由于条件的复杂度较大，利用round-by-round算法将online分解为多轮分配，每一轮之间都依靠用户的budget相互连接，任务分配机制将一个时隙作为一轮分配；

步骤2：初始化缩减因子为第一轮分配时用户对每个任务的估价用户估价与预算的最大比值参数

步骤3：第t轮分配开始(开始时：t＝1)，将所有缩减因子的用户进行任务分配，并将已分配的用户的任务放入集合ψ中，用户每轮至多被分配一个任务；具体包括：

步骤3.1：解线性规划得到分式解θ′_inm；

步骤3.2：计算L_m＝[∑_i∑_nθ′_inm]，并根据以下步骤构建二分图，二分图左边的点(a_in)代表每个用户的任务，右边L_m个点(b_ml)代表对应的cloudlet：

步骤3.3：如果就将这条边放入匹配集合中并从边集合W中删除；

步骤3.4：当二分图中存在一个环(cycle)或是一个最长路径时，将这个环或是最长路径分为两个匹配集合(S₁,S₂)，找到η与ζ，使得

然后以概率在集合S₁中更新θ^*＝θ^*-η，在集合S₂中更新θ^*＝θ^*+η；以概率在集合S₁中更新θ^*＝θ^*+ζ，在集合S₂中更新θ^*＝θ^*-ζ；

步骤3.5：如果就将这条边放入匹配集合中并从边集合W中删除；如果从边集合W中删除；如果仍然存在一个环或者最长路径，返回步骤3.4继续执行，直到找不出一个环或是最长路径；

步骤3.6：如果边集合W中仍有剩余边，令该边的权重为1，即

步骤3.7：更新整数解

步骤4：如果用户i的一个任务被分配，就更新该用户的递减因子

并且更新每一轮新的任务价格