[发明专利]基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法及装置有效
| 申请号: | 202010973994.0 | 申请日: | 2020-09-16 |
| 公开(公告)号: | CN112187891B | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
| 发明(设计)人: | 金烂聚;王臻;邵苏杰;吴建伟;郭少勇;柴睿均;邱兰馨;王信佳;邱雪松 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;北京邮电大学 |
| 主分类号: | H04L67/10 | 分类号: | H04L67/10;H04L67/1008;H04L47/80;G06F9/50 |
| 代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 马瑞 |
| 地址: | 310007 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 业务 边缘 计算 节点 集合 负载 优化 方法 装置 | ||
1.一种基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法,其特征在于,包括:
获取边缘计算节点集合中的各个边缘计算节点的负载信息;
若所述边缘计算节点集合不符合预设的终止条件,根据所述各个边缘计算节点的负载信息,基于差分进化多目标算法,对所述边缘计算节点集合进行双方向的搜索操作和基于控制量的选择操作,得到差分进化后的边缘计算节点集合,对所述差分进化后的边缘计算节点集合进行负载均衡操作;
所述基于差分进化多目标算法,对所述边缘计算节点集合进行双方向的搜索操作和基于控制量的选择操作,得到差分进化后的边缘计算节点集合,包括:
将差分进化多目标算法与双方向的搜索策略相结合,每次变异产生两个子代个体;
将差分进化多目标算法与基于控制量的选择策略相结合,通过设置控制量来进行筛选;
使用筛选出的子代个体替换对应的原边缘计算节点,组成所述差分进化后的边缘计算节点集合;
其中,预设的终止条件为同时满足内部负载均衡度小于流量负荷度阈值和负载均衡度小于计算负荷度阈值;内部负载均衡度是流量负载方差和计算负载方差之和;负载均衡度是根据边缘计算节点集合中的各个边缘计算节点的流量负载值和计算负载值,计算得出流量负载值和计算负载值之和的期望值。
2.根据权利要求1所述的基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法,其特征在于,所述获取边缘计算节点集合中的各个边缘计算节点的负载信息,包括:
根据所述边缘计算节点的总信道带宽、信噪比、传输功率、信道增益和噪声功率中的任一者或多者,计算出边缘计算节点的数据接收率;
根据与所述边缘计算节点相关的业务的到达数量概率和平均数据量,计算出所述边缘计算节点的数据到达率;
根据所述边缘计算节点的所述数据到达率和所述数据接收率,分析出所述边缘计算节点的流量负载值。
3.根据权利要求2所述的基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法,其特征在于,所述获取边缘计算节点集合中的各个边缘计算节点的负载信息,还包括:
根据所述边缘计算节点的数据接收率和所述业务的平均计算量,计算出所述边缘计算节点的需求算力;
根据所述边缘计算节点的需求算力和所述边缘计算节点的固有算力,分析出所述边缘计算节点的计算负载值。
4.根据权利要求1所述的基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法,其特征在于,还包括:
根据预设的业务优先级表,分析出所述边缘计算节点接收到的各个业务的优先级;
若所述边缘计算节点的流量负载值超过预设的流量门限,则进行内部负载均衡操作;
其中,所述内部负载均衡操作,包括:
按照所述优先级的高低顺序,由低到高依次拒接相应优先级对应的业务的数据包,直至所述边缘计算节点的流量负载值低于所述预设的流量门限。
5.根据权利要求1所述的基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法,其特征在于,在对所述差分进化后的边缘计算节点集合进行负载均衡操作之后,还包括:
若所述差分进化后的边缘计算节点集合仍不符合预设的终止条件,则通过差分进化多目标算法对所述均衡后的边缘计算节点集合再次进行负载均衡操作;
若所述差分进化后的边缘计算节点集合符合预设的终止条件,则退出集合负载均衡操作的循环,并确认所述差分进化后的边缘计算节点集合为负载优化的边缘计算节点集合。
6.根据权利要求5所述的基于多业务的边缘计算节点集合的负载优化方法,其特征在于,还包括:
所述基于差分进化多目标算法,对所述边缘计算节点集合进行双方向的搜索操作和基于控制量的选择操作之前,若所述边缘计算节点集合中的任一边缘计算节点的流量负载值超过预设的流量门限,则进行内部负载均衡操作;
所述基于差分进化多目标算法,对所述边缘计算节点集合进行双方向的搜索操作和基于控制量的选择操作之后,若所述差分进化后的边缘计算节点集合中的任一边缘计算节点的流量负载值超过预设的流量门限,则进行所述内部负载均衡操作。
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