[发明专利]面向异构边缘网络的计算服务定价方法及装置

权利要求书

1.一种面向异构边缘网络的计算服务定价方法，其特征在于，包括：

基于异构边缘网络中各边缘计算服务提供商的历史定价信息预测此轮除本边缘计算服务提供商以外的其它边缘计算服务提供商的预估计算服务价格；

计算用户选择每个边缘计算服务提供商处需要进行排队的概率；

基于所述预估计算服务价格和所述概率通过用户效用函数计算此轮本边缘计算服务提供商的潜在用户数；

基于所述潜在用户数与用户排队概率，利用强化学习方法制定所述本边缘计算服务提供商的最优计算服务价格。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于异构边缘网络中各边缘计算服务提供商的历史定价信息预测此轮除本边缘计算服务提供商以外的其它边缘计算服务提供商的预估计算服务价格，包括：

将所述各边缘计算服务提供商的历史定价信息分为模型训练集和模型测试集；

基于所述模型训练集通过贝叶斯神经网络训练价格预测模型，以及基于所述模型测试集对所述价格预测模型进行测试；

在模型测试结果的准确度满足预设条件时，将上一轮的各边缘计算服实际定价信息输入至测试完成的价格预测模型中，得到此轮所述各边缘计算服务提供商的预估计算服务价格。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算用户选择每个边缘计算服务提供商处需要进行排队的概率，包括：

通过第一公式确定用户选择每个边缘计算服务提供商处需要进行排队的概率，所述第一公式为：

其中，C_m为边缘计算服务提供商m处的边缘服务器个数，为选择边缘计算服务提供商m的用户到达率，为第k类用户的平均用户数，σ_k,是第k类用户选择边缘计算服务提供商m的概率，μ_m为边缘计算服务提供商m的服务率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预估计算服务价格和所述概率通过用户效用函数计算此轮本边缘计算服务提供商的潜在用户数，包括：

通过第二公式计算网络中各类用户的效用v_k,，所述第二公式为：v_k,m＝α_kq_m+β_kp_m；

其中，k代表用户类型，m为边缘计算服务提供商编号，p_m为第m个边缘计算服务提供商的预估计算服务价格，q_m为用户选择边缘计算服务提供商m后需要进行排队的概率，α_k与β_k分别为第k类用户效用的权重因子，反映各类用户对需要进行排队的概率与计算服务价格的敏感程度，并满足0≤α_k,β_k≤1,α_k+β_k＝1；

基于各类用户的效用，通过第三公式计算第k类用户选择边缘计算服务提供商m的概率σ_k,m，所述第三公式为：k＝1,…,K；m＝1,…,M；

基于第四公式计算此轮的本边缘计算服务提供商的潜在用户数n_m，所述第四公式为：其中，Δτ为各轮定价之间的时间间隔。