[发明专利]一种UPF部署与UE调度多阶段规划方法、装置及设备

权利要求书

1.一种UPF部署与UE调度多阶段规划方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤S0，建立5G核心网用户面UPF部署与UE调度多阶段规划模型；

步骤S1，采用Benders分解算法对所述UPF部署与UE调度多阶段规划模型进行求解，将所述模型分解为一个UPF部署主问题和一系列UE调度子问题，将一系列UE调度子问题生成的对应Benders最优割全部添加至UPF部署主问题进行迭代求解直至满足收敛条件，从而得到UPF部署与UE调度多阶段规划方案；

所述UPF部署与UE调度多阶段规划模型以运行周期总的能耗、部署成本及数据时延之和最小化作为目标函数，同时考虑边缘服务器的资源容量、处理容量、流量守恒、边缘服务器上新部署的不同类型UPF实例的数量、边缘服务器开启状态、边缘服务器上部署的不同类型UPF实例的数量、基站和边缘服务器之间的数据流量的约束；

所述UPF部署与UE调度多阶段规划模型为：

目标函数中T为一个周期的时隙集合，分别为时隙t的边缘服务器能耗、UPF部署成本和用户面数据时延；中的I为边缘服务器集合，P_i^peak和P_i^idle分别为边缘服务器i的峰值功耗和空闲功耗，R_i,cpu为边缘服务器i的CPU容量，K为UPF虚拟网络功能类型的集合，r_k,cpu为类型k的UPF虚拟网络功能的CPU资源需求，Δt为时隙时长，y_it表示时隙t边缘服务器i是否开启，n_ikt表示时隙t边缘服务器i上部署的类型k的UPF实例的数量；中的I为边缘服务器集合，K为UPF虚拟网络功能类型的集合，为类型k的UPF实例的部署成本，辅助变量表示时隙t边缘服务器i上新部署的类型k的UPF实例的数量；中的M为基站集合，d_mi为基站m和边缘服务器i之间的传播时延，u_mit≥0表示时隙t基站m和边缘服务器i之间的数据流量；

约束条件a为边缘服务器的资源容量约束，其中，J为边缘服务器资源类型的集合，R_ij为边缘服务器i的资源j的容量，r_kj为类型k的UPF实例的资源j的需求；约束条件b为处理容量约束，其中，为类型k的UPF实例的处理容量；约束条件c为流量守恒约束，其中，为时隙t基站m的数据流量；约束条件d和h由辅助变量的定义推导得到；约束条件e中y_it∈{0,1}表示时隙t边缘服务器i是否开启，y_it＝1表示开启，y_it＝0表示未开启；约束条件f中n_ikt￥表示时隙t边缘服务器i上部署的类型k的UPF实例的数量；约束条件g中u_mit≥0表示时隙t基站m和边缘服务器i之间的数据流量；

所述UPF部署与UE调度多阶段规划模型分解为一个UPF部署主问题和一系列UE调度子问题，其中UPF部署主问题的模型如下所示：

其中，α_t为时隙t用户面数据时延的预估值；约束条件i为UE调度子问题产生的Benders最优割集；约束条件j中设置α_t的下限为以加速Benders分解算法的收敛，其中，约束条件k使UE调度子问题总是存在可行解，仅产生Benders最优割；

时隙t的UE调度子问题的模型为：

约束条件l中为求解UPF部署主问题所得UPF部署方案；

将一系列UE调度子问题生成的对应Benders最优割全部添加至UPF部署主问题进行迭代求解直至满足收敛条件，从而得到UPF部署与UE调度多阶段规划方案，具体包括以下步骤：

步骤20，初始化各参数，将UPF部署与UE调度多阶段规划模型的目标函数的上界设为z^ub＝∞，下界设为z^lb＝-∞，UPF部署主问题中Benders最优割集设为空；

步骤21，利用公式(2)求解UPF部署主问题，得到一个周期内各时隙对应的最优解更新UPF部署与UE调度多阶段规划模型的目标函数的下界:

同时将一个周期内各时隙的逐个代入UE调度子问题；

步骤S22,在一个周期内，利用公式(3)逐个时隙求解UE调度子问题，得到一个周期内各时隙对应最优解以及与约束条件l相关的对偶变量的最优值更新UPF部署与UE调度多阶段规划模型的目标函数的上界：

步骤S23，判定是否满足收敛条件，

如果满足收敛条件，则迭代终止，输出UPF部署与UE调度多阶段规划方案

如果不满足收敛条件，生成一个周期内各时隙对应的Benders最优割:

并将一个周期内所有的Benders最优割添加到UPF部署主问题，转入步骤S21。

2.根据权利要求1所述的UPF部署与UE调度多阶段规划方法，其特征在于，收敛条件包含迭代达到预设的迭代次数，或者误差函数达到预设的误差容限：(z^ub-z^lb)/z^lb≤ε。