[发明专利]基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署系统及方法

权利要求书

1.一种基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署系统，其特征在于：用于获得所述边缘计算资源中计算节点的最优数量和/或存储节点的最优数量；包括

网络资源能耗模型存储模块，用于存储包含总能耗计算公式和全网能耗最小化目标函数的网络资源能耗模型；

网络资源部署模型存储模块，用于存储粒子群优化算法构建的网络资源部署模型，所述粒子群优化算法中以网络资源的部署方案作为粒子位置、以网络资源部署方案的优化方式作为粒子的移动速度；

网络资源部署模块，用于调用所述网络资源能耗模型和所述网络资源部署模型，以所述网络资源能耗模型为判断条件，对所述网络资源部署模型进行迭代计算，输出网络资源部署方案，所述网络资源部署方案包含存储节点的最优数量和/或计算节点的最优数量。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署系统，其特征在于：所述总能耗计算公式为下式

式中，F为节点总能耗，k^a∈K_A为内容服务请求，k^b∈K_B为计算服务请求，为存储节点能耗，为动态计算能耗，为静态计算能耗，为内容传输能耗，为计算传输能耗。

3.根据权利要求1所述的基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署系统，其特征在于：所述全网能耗最小化目标函数为下式

式中，为存储节点的最优数量，为计算节点的最优数量，N为存储节点的最大数量，M为计算节点的最大数量。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署系统，其特征在于：所述迭代计算包括下列步骤：

步骤一、参数初始化；所述初始化的参数包括迭代次数MG、粒子群规模O、随机生成粒子的初始位置X_i、随机生成粒子的初始速度V_i；

步骤二、计算初始位置；根据步骤一得到的所述初始化的参数和所述各节点总能耗计算公式，得到最小化的全网能耗；根据最小化的全网能耗得到网络资源的部署方案和最优的粒子初始位置X_i，将所述最优的初始位置X_i设置为全局最优初始位置X_gb，将每个粒子的初始位置X_i设置为个体最优初始位置X_pb；

步骤三、分别对粒子速度和粒子位置进行更新；判断每个粒子的初始位置是否符合约束条件，若是，则分别对粒子速度和粒子位置进行更新；若否，则随机生成新的粒子位置和粒子速度若否，则随机生成新的粒子位置和粒子速度；

步骤四、分别对新全局最优初始位置和个体最优初始位置进行更新；当f(X_i)＜f(X_pb)时，设置X_pb＝X_i；当f(X_pb)＜f(X_gb)时，设置X_gb＝X_pb；

步骤五、判断是否达到结束条件；若是，则输出最优的X_i，若否，则返回步骤三。

5.根据权利要求4所述的基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署系统，其特征在于：所述约束条件为存储节点的最大数量、计算节点的最大数量。

6.一种基于粒子群的低能耗边缘计算资源部署方法，其特征在于：获得所述边缘计算资源中计算节点的最优数量和/或存储节点的最优数量；包括下列步骤

a、存储包含总能耗计算公式和全网能耗最小化目标函数的网络资源能耗模型；

b、存储粒子群优化算法构建的网络资源部署模型，所述粒子群优化算法中以网络资源的部署方案作为粒子位置、以网络资源部署方案的优化方式作为粒子的移动速度；

c、调用所述网络资源能耗模型和所述网络资源部署模型，以所述网络资源能耗模型为判断条件，对所述网络资源部署模型进行迭代计算，输出网络资源部署方案，所述网络资源部署方案包含存储节点的最优数量和/或计算节点的最优数量。