[发明专利]一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法在审
| 申请号: | 202210735870.8 | 申请日: | 2022-06-27 |
| 公开(公告)号: | CN115103408A | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
| 发明(设计)人: | 刘佳宜;姚文斌;杨清海 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
| 主分类号: | H04W28/08 | 分类号: | H04W28/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人: | 王丹 |
| 地址: | 710071 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 面向 mec 边缘 视频 缓存 服务器 部署 规划 方法 | ||
1.一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
步骤一:获取M个基站节点用户请求的历史数据并进行等时隙Δt采样得第n时刻各个基站节点用户请求
步骤二:服务器类型集合为{f1,f2,…,fF}共F类;边缘节点集合为{e1,e2,...,eE}共E个节点,根据边缘节点的现实条件限制,得到一个任意的服务器部署方案
其中,为二进制变量,表示在ei节点上部署fj类型的服务器,反之不在ei节点上部署fj类型的服务器;在当前部署方案下,在每一时隙下,确定资源分配方案,为各个基站用户请求分配适合的服务器,以最小化预设的第一目标方程V;
将每一时隙下的最优V的值记为:Vn,n=1,2,3,…K,进而求其均值对服务器部署方案进行重新编码得到新的输入并保存输入和输出E[V]作为一个神经网络训练样本;
步骤三:重复步骤二,每重复一次步骤二则获得一个神经网络训练样本,直至获取预设数目N个神经网络训练样本;
步骤四:根据服务器部署方案设计遗传算法的染色体,初始化遗传算法种群规模,设置遗传算法参数;
步骤五:根据步骤三中训练后的神经网络和预设的第二目标方程W得到适应度函数F,计算各个染色体的适应度;
步骤六:根据遗传算法参数,边缘节点部署服务器的现实条件限制,以及各个染色体的适应度,对染色体进行相关操作并迭代得到下一代种群;
步骤七:重复步骤五至六,直到达到最大迭代次数;输出最优染色体并得到服务器部署方案。
2.根据权利要求1所述的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,步骤二中所述边缘节点的现实条件限制如下:
1)部署的服务器计算容量和缓存空间不得超过边缘节点所提供的计算容量和缓存空间;
2)每个边缘节点最多仅能部署一个服务器。
3.根据权利要求1所述的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,步骤二中V是指用户请求总时延、用户服务质量的物理量抽象化为数学表达式,即以为自变量的数学表达式,分别表示为D,P,令V=α1D+α2P;
其中,D代表用户请求总时延,P代表用户服务质量,α1,α2分别为D,P的权重系数。
4.根据权利要求3所述的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,所述步骤二中神经网络训练样本的输入,经过一一对应编码处理,将通过编码为其中表示边缘节点ei不部署服务器,表示在边缘节点ei部署fj类型的服务器,Z表示整数。
5.根据权利要求3所述的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,所述步骤三中神经网络,其隐含层层数及各每层神经元个数由技术人员根据经验进行设置;其输入层共有E个输入,输出层共有1个输出:其输入为输出为E[V]的预测值E′[V]。
6.根据权利要求3所述的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,所述步骤四中设计遗传算法的染色体为所述步骤二中的
7.根据权利要求3所述的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,其特征在于,所述步骤四中设置遗传算法参数包括种群数量、染色体长度、染色体交叉概率、染色体变异概率、最大迭代次数。
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