[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

说明书

本发明公开了一种面向边缘云市场的时空请求资源交易方法及系统，包括：将所有算力资源按照地域划分为若干区域算力资源池；以用户和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得到用户和CPP对算力单元的最优投标价格，计算算力单元的预期交易价格；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；基于歧视性双重拍卖原则和最大化整体收益函数为目标，利用拉格朗日松弛法获取CPPs；基于迈尔森最优拍卖理论计算用户的指导支付价格。本发明可更好地降低资源的租赁成本，提高SLA满意度。

技术领域

本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种面向边缘云市场的时空请求资源交易方法及系统。

背景技术

泛在算力资源作为人工智能(Artificial Intelligence，AI)的基石，开始受到人们的关注。随着这一趋势，致力于交易和调度算力资源的边缘云市场正在兴起。随着算力参与者的逐渐多元化和公开化，引人入胜的经济现象和循环机制应运而生，这些现象带来了内在的挑战，如市场波动、定价僵化和效率低下。与农作物、有色金属、煤炭、电力等其他可以储备的商品不同，算力资源无法被储备，算力交易具有瞬时的特点，但是现有市场缺乏统一协调的资源交易机制，导致用户和算力提供商(computing power providers，CPP)之间的供需关系反馈存在延迟，进一步促发市场波动；由于资源交易价格一般由平台确定，导致算力交易中存在资源定价决策垄断，且未考虑时空差异和供需变化等因素；用户缺乏算力提供商资源能力的先验知识，导致用户请求和算力提供商所提供的资源供应存在隔离，需要对用户的请求意图进行转化也即将用户的业务请求转化成对应的计算资源。

发明内容

针对以上技术问题，本发明提出了一种面向边缘云市场的时空请求资源交易方法及系统，通过大循环揭示供需关系，通过小循环促进算力交易。为解决以上技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种面向边缘云市场的时空请求资源交易方法，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和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。

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：