[发明专利]面向边缘云市场的时空请求资源交易方法及系统

权利要求书

1.面向边缘云市场的时空请求资源交易方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，将所有资源提供商的算力资源按照地域划分为若干个区域算力资源池；

S2，以用户的收益函数和CPP的收益函数最大化为目标，利用不完全信息博弈模型求解贝叶斯纳什均衡解得到用户和CPP对算力单元的最优投标价格，根据最优投标价格计算算力单元的预期交易价格；

S3，根据步骤S2中的预期交易价格计算资源租用成本，基于李雅普诺夫优化方法将资源租用成本最小化问题转化为最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项问题，并将最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项问题分解为请求指派子问题和资源分配子问题，利用线性优化理论和混合整数非线性规划分别求解请求指派子问题和资源分配子问题；

S4，基于歧视性双重拍卖原则并以最大化整体收益函数为目标，利用拉格朗日松弛法获取资源分配决策所对应的区域算力资源池中为用户提供算力单元的CPP；

S5，基于迈尔森最优拍卖理论并依据步骤S4得到为用户提供算力单元的CPP计算用户的指导支付价格。

2.根据权利要求1所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

S2.1，根据用户的平均SLA需求和CPP的区域算力资源池中算力单元的资源利用率分别计算用户对算力单元的资源估值以及CPP对算力单元的资源估值；

所述用户对算力单元的资源估值的计算公式为：

式中，表示t时隙用户对区域算力资源池j中k类算力单元的资源估值，P_min表示预设的算力单元的最低交易单价，P_max表示预设的算力单元的最高交易单价，ξ表示时间因子，且ξ∈[0，1]，d(t)表示t时隙所有用户的平均SLA需求，δ表示时间缩放因子；

所述CPP对算力单元的资源估值的计算公式为：

式中，表示t时隙CPP对区域算力资源池j中k类算力单元的资源估值，表示t-1时隙CPP的区域算力资源池j中k类算力单元的资源利用率；

S2.2，根据步骤S2.1中的资源估值，以用户的收益函数和CPP的收益函数最大化为目标，利用不完全信息博弈模型求解贝叶斯纳什均衡解，得到用户和CPP对算力单元的最优投标价格；

S2.3，根据用户和CPP的最优投标价格计算算力单元的预期交易价格。

3.根据权利要求2所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法，其特征在于，在步骤S2.2中，所述用户的收益函数的计算公式为：

式中，表示t时隙区域算力资源池j中k类算力单元的交易价格，表示用户期望收益最大时的概率；

所述CPP的收益函数的计算公式为：

式中，表示CPP期望收益最大时的概率。

4.根据权利要求2所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法，其特征在于，在步骤S2.2中，所述用户对算力单元的最优投标价格的计算公式：

所述CPP对算力单元的最优投标价格的计算公式：

式中，α为常数，表示t时隙时用户对区域算力资源池j中k类算力单元的最优投标价格，表示t时隙时CPP对区域算力资源池j中k类算力单元的最优投标价格。

5.根据权利要求1所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：

S3.1，根据用户请求的传输路径计算请求总延迟；

S3.2，根据预期交易价格得到用户请求在区域算力资源池处理的资源租用成本，构建资源租用成本最小化问题P1；

S3.3，通过李雅普诺夫优化方法将长期资源租用成本最小化问题P1转化为最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项问题P2；

S3.4，通过提取松弛漂移-加惩罚项，将最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项问题P2分解为短期的请求指派子问题和长期的资源分配子问题，分别利用线性优化理论和混合整数非线性规划求解请求指派决策和资源分配决策。