[发明专利]边缘计算或雾计算环境下基于激励机制的微计算集群形成方法

权利要求书

1.一种边缘计算或雾计算环境下基于激励机制的微计算集群形成方法，其特征在于，所述的微计算集群形成方法包括：

S1、网络探测步骤，每个移动终端设备广播数据包探测附近可以与之建立D2D连接的协作设备，并建立相应的协作设备偏好列表和任务执行模式列表；

S2、设备竞争步骤，未加入任何微计算集群的移动终端设备竞争成为探测微计算集群的发起设备，赢得竞争的发起设备将其身份标识存储在数据包MESG中，并向其最优协作设备发送数据包MESG；如果所有移动终端设备都已加入到任一微计算集群，则跳到步骤S5；

S3、微计算集群探测步骤，每个接收到数据包MESG的移动终端设备将其身份标识按序存储在数据包MESG中，并向其最优协作设备发送数据包MESG，当一个移动终端设备重复接收到数据包MESG，则该移动终端设备获知一个微计算集群，并将该微计算集群的信息广播给所有的设备；

S4、协作设备偏好列表更新步骤，经过一轮微计算集群探测，所有移动终端设备从协作设备偏好列表中，将接收到的微计算集群的设备身份标识剔除，从而更新协作设备偏好列表，转到步骤S2；

S5、每个移动终端设备根据分配到的协作设备和任务执行模式列表，匹配相应的任务执行模式开始执行自身设备的任务；其中，所述的网络探测步骤包括：

S11、每个设备i广播数据包探测附近可以与之建立D2D连接的潜在的协作设备，并获取协作设备的计算和通信资源参数，建立可连协作设备集合，该集合中包括设备i本机；

S12、每个设备i根据任务执行模式，基于其每个协作设备的计算和通信资源参数计算该协作设备可行模式下的任务开销，根据任务开销的从小到大将协作设备身份标识排序形成协作设备偏好列表，所述的任务执行模式包括本地执行、D2D卸载执行、将任务直接上传到边缘服务器执行和将任务通过D2D转发到边缘服务器执行，当设备i作为本机的协作设备，其任务执行模式为本地执行和将任务直接上传到边缘服务器执行，则设备i将为本机匹配执行开销最低的模式作为最优执行模式，除设备i外其他的协作设备的任务执行模式为D2D卸载执行和将任务通过D2D转发到边缘服务器执行，则设备i将为每个协作设备匹配执行开销较低的模式作为最优执行模式，然后设备i将每个协作设备的最优执行模式记录形成相应的任务执行模式列表；

其中，所述的设备竞争步骤包括：

S21、所有设备开启计时器，随机设定时间，最快计时结束的设备赢得竞争作为探测微计算集群的发起设备，并广播BUSY数据包通知其他设备；

S22、发起设备将其身份标识存储在MESG数据包中，并向其最优协作设备，即处于其协作设备偏好列表的第一个设备，发送MESG数据包；

其中，所述的微计算集群探测步骤包括：

S31、每个接收到MESG数据包的设备判断是否第一次收到该数据包，如果是第一次接收，则跳到步骤S32，否则跳到步骤S33；

S32、接收到MESG数据包的设备将其身份标识按序添加到数据包中，并将数据包发送给其最优协作设备，然后转到步骤S31；

S33、接收到MESG数据包的设备将MESG数据包中形成的微计算集群的设备身份标识广播给所有设备。

2.根据权利要求1所述的边缘计算或雾计算环境下基于激励机制的微计算集群形成方法，其特征在于，所述的每个设备i的任务开销包括本地执行开销、D2D卸载执行开销、将任务直接上传到边缘服务器处理开销和将任务通过D2D转发到边缘服务器执行的开销，其中，

所述的本地执行开销，即设备i进行本地执行任务的开销，计算公式如下：

Φ_i＝I_iP_i (2)

公式(1)中，θ_i表示设备i进行本地执行任务的开销，表示任务对于能耗和时延的权重，Φ_i表示任务所需的总计算资源，c_i表示设备i空闲计算能力，表示设备i单位计算资源的能耗；

公式(2)中，P_i是任务所需的处理密度和I_i表示设备i的任务输入大小其中，任务所需的处理密度即每位输入数据所需的CPU周期数；

所述的D2D卸载执行开销，即设备i将本机的任务通过D2D链路卸载到附近的设备执行开销，计算公式如下：

公式(3)中，表示设备i将本机的任务通过D2D链路卸载到附近的设备j进行处理，即D2D卸载执行开销，和分别表示设备i的任务在设备i与设备j的D2D链路传输的时间和能量开销，和分别表示设备i的任务在设备j上处理消耗的时间和能量开销；

公式(4)中，I_i表示设备i的任务输入大小，D_ij表示设备i到设备j的D2D数据传输速率，O_i是表示设备i的任务的输出数据大小；

公式(5)中，c_j表示设备j空闲计算能力；

公式(6)中，和分别表示设备i在D2D网络的传输能耗和接收能耗；

公式(7)中，表示设备j单位计算资源的能耗；

所述的设备i将任务直接上传到边缘服务器处理开销，计算公式如下：

T_i^c2＝Φ_i/K_i (11)

公式(8)中，表示设备i将任务直接上传到边缘服务器处理的总开销，T_i^c1和表示转发设备i的蜂窝网传输的时间和能量开销，T_i^c2表示设备i的任务在边缘服务器上处理的时间开销；

公式(9)中，和分别表示设备i在蜂窝网络的上传速率和下载数据速率；

公式(10)中，和分别表示设备i在蜂窝网络的传输能耗和接收能耗；

公式(11)中，K_i表示运行设备i的任务的边缘服务器中虚拟机的计算能力；

所述的设备i将任务通过D2D转发到边缘服务器执行的开销，计算公式如下：

T_i^c2＝Φ_i/K_i (15)

公式(12)中，表示设备i将任务通过D2D连接的设备j转发到边缘服务器执行的总开销，和表示设备i和设备j之间D2D传输的时间和能量开销，和表示转发设备j的蜂窝网传输的时间和能量开销，T_i^c2表示设备i的任务在边缘服务器上处理的时间开销；

公式(13)中，D_ji表示设备j到设备i的D2D数据传输速率；

公式(14)中，和分别表示设备j在蜂窝网络的上传速率和下载数据速率；

公式(16)中，和分别表示设备j在D2D网络的传输能耗和接收能耗；

公式(17)中，和分别表示设备j在蜂窝网络的传输能耗和接收能耗。