[发明专利]移动自组网中基于增广拉格朗日的资源协商方法

摘要

本发明涉及一种移动自组网中基于增广拉格朗日的资源协商机制，包括：对多用户与网络构成的系统优化和均衡架构的泛在业务进行分解，生成多个原子业务；定义多种类型的代理，建立资源定价模型，对资源定价模型进行求解；通过增广拉格朗日的资源协商机制对资源市场中的信息交互进行描述。本发明一方面能够综合考虑用户和网络的效益，在有限的资源约束下尽可能保证业务质量同时使整个网络获得尽量多的收益；另一方面，能够均衡竞争环境下的多用户效益，不会造成某些用户效益的提高是以其他用户效益的下降为代价，基于增广拉格朗日的协商机制通过多轮迭代过程，不断调整买方竞价和卖方出价，最终在资源市场的调控下完成资源的最佳配置。

主权项

1.一种移动自组网中基于增广拉格朗日的资源协商方法，其特征在于，包括具体以下步骤：S1：对多用户与网络构成的系统优化和均衡架构的泛在业务进行分解，生成多个原子业务；S2：定义多种类型的代理，建立资源定价模型(Resource Pricing Model，RPM)，其中，所述多种类型的代理包括：买方代理(Buyer Agent，BA)和卖方代理(Seller Agent，SA)，所述资源定价模型包括买方代理模型和卖方代理模型，所述步骤S2进一步包括：买方代理模型的建立，包括具体以下步骤：S21：定义所述买方代理模型的多个参数，其中，所述多个参数包括：所述买方代理id(AgentId)，用来标识BA，符号表示为i(i＝1,…,N)，其中，每个BA由一个7元组<AgentId,Position,Budget,Deadline,ResourceReq,Payment,Utility>表示；所述买方代理代表的用户的二维坐标，Position；所述买方代理为支付请求能量资源的最大预算，Budget，符号表示为B_i；所述买方代理完成相应所述原子业务的最大截止时间，Deadline，符号表示为T_i；所述买方代理向所有所述卖方代理请求的能量资源向量，ResourceReq，符号表示为R_i＝{R_ij|j＝1,…,M}；所述买方代理为请求的能量资源向所有所述卖方代理的支付向量，Payment，符号表示为BP_i＝{BP_ij|j＝1,…,M}；每个所述买方代理都有一个效益函数U_i，Utility，用作评估所述买方代理收益的评分函数，所述买方代理根据自身的效益函数值来调整支付向量；S22：通过所述买方代理的效益函数进行计算，公式如下：其中，K₁为响应延迟的权重，K₂为业务距离的权重，D_ij为买方代理i和卖方代理j之间的二维距离，K₁和K₂分别代表响应延迟和业务距离这两项指标在买方代理效益中相对花费的重要程度，C_j表示卖方代理能够出售的空闲能量资源最大容量，SP_j表示卖方代理出售能量资源的单位价格；S23：建立所述买方代理优化子问题模型，所述买方代理优化子问题模型如下：(BA)其中，每个所述买方代理的目标为在预算和截止时间约束的条件下最大化自身的效益函数；所述步骤S2还包括：卖方代理模型的建立，包括具体以下步骤：S21’：定义所述卖方代理模型的多个参数，其中，所述多个参数包括：卖方代理id(AgentId)，用来惟一地标识SA，符号表示为j(j＝1,…,M)，其中，每个SA由一个6元组<AgentId,Position,Capacity,ResourceAlloc,UnitCharge,Utility>表示；所述卖方代理代表的移动设备的二维坐标，Position；所述卖方代理能够出售的空闲能量资源最大容量，Capacity，符号表示为C_j；所述卖方代理分配给所有所述买方代理的能量资源单位分配向量，ResourceAlloc，符号表示为V_j＝{V_ij|i＝1,…,N}；所述卖方代理出售能量资源的单位价格，UnitCharge，符号表示为SP_j；每个所述卖方代理都有一个效益函数U_j，Utility，用来计算所述卖方代理通过出售能量资源所获得的效益，所述卖方代理根据收入来决定自身的资源分配向量；S22’：通过所述卖方代理效益函数进行计算，公式如下：S23’：建立所述卖方代理优化子问题模型，所述卖方代理优化子问题模型如下：(SA)其中，每个所述卖方代理的目标为在能量资源容量的约束下最大化自身的效益函数；S3：对所述资源定价模型进行求解，所述步骤S3进一步包括：买方代理模型求解，包括具体以下步骤：S31：将U_i对变量BP_ij进行一次、二次求导，得到公式(5)、(6)：S32：引入松弛变量y₁和y₂，将所述公式(2)变换为公式(7)所示的最小化优化问题；S33：通过GLM技术，将所述公式(7)按照拉格朗日形式表示如公式(8)所示：其中，γ和λ_m(m＝1,2)为增广拉格朗日乘子；S34：通过配方法对所述公式(8)进行变换，得到结果如公式(9)所示：S35：综合两种情况，当γg_m(x)‑λ_m≥0时，当γg_m(x)‑λ_m＜0时，y_m＝0，对变量y_m，进行L(BP_i)的最小值计算，m＝1,2；S36：消去变量y_m.对L(BP_i)进行重新定义，所述公式(2)变换成如公式(10)所示的易于求解的无约束问题：所述步骤S3还包括：卖方代理模型求解，包括具体以下步骤：S31’：将所述公式(4)的最优解等同于如下公式：其中，f＝‑U_j，S32’：执行第一预设算法求得所述卖方代理j对所述买方代理i的最佳单位能量资源配置，记为S4：通过增广拉格朗日的资源协商方法对资源市场中的信息交互进行描述，所述步骤S4进一步包括：S41：用户注册，登记请求的所述泛在业务的相关信息，其中，所述相关信息包括：业务类型和/或业务逻辑；S42：根据业务层协议(Service Layer Agreement,SLA)确定所有用户登记的所述泛在业务的优先级，并按优先级对所述泛在业务进行分批排序，其中，所述优先级相同的归为一批；S43：所述优先级最高的一批所述泛在业务向资源市场发出接入请求；S44：检查所述泛在业务的接入是否成功；若所述泛在业务与资源市场成功建立连接，则执行步骤S45；否则用户的业务请求失败，返回所述步骤S41；S45：进入资源协商阶段，对成功接入的泛在业务建立所述买方代理模型，对网络建立所述卖方代理模型，在资源市场的协调下进行资源协商，协商过程通过第二预设算法实现；S46：若买卖双方成功达成协议，则指定步骤S47；否则协商失败，返回所述步骤S41；S47：对协商成功的所述泛在业务已分配好相应的能量资源，转为就绪状态等待执行；S48：查看是否还有未进行分批的所述泛在业务，若有则返回所述步骤S43；否则继续；S49：执行处于就绪状态的所述泛在业务。