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题名基于动态势博弈的边缘算力网络任务调度算法
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作者
张晶
关建峰
刘科显
申奥
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机构
北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室
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出处
《电子学报》
北大核心
2025年第1期221-237,共17页
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基金
国家自然科学基金(No.62394323)。
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文摘
随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日益增长的计算需求,成为当前网络领域研究的一项重要新课题.边缘算力网络集中在网络边缘,在靠近数据源的位置,将异构的计算资源和网络资源结合起来,通过资源感知、服务定位、任务调度等来提高资源利用率和任务执行效率,在保持低延迟和低成本的同时,实现对分布式计算资源的最优配置.边缘算力网络通常采用分布式的任务调度方式,各节点基于局部范围内的信息进行本地决策,具有决策时间短、能有效缓解中心控制器计算和通信压力等优势.然而,信息的局部、不对称特征限制了分布式任务调度的全局优化性能,导致计算任务的覆盖率无法得到保障.本文以边缘算力网络分布式任务调度为核心,依托博弈理论及多目标优化方法,设计基于最佳动态响应的分布式任务调度算法,引入两跳范围内的通信和共识消除机制,在最小化交互开销和决策延迟的情况下,最大限度地提升了分布式任务调度的任务覆盖率,实现向纳什均衡点的收敛;将两跳范围内的共识消除作为优化目标之一,建立基于分布式决策优化性和一致性双目标的动态势博弈模型,通过理论推导证明了局部决策和全局决策的渐进等价性,为纳什均衡的存在性及分布式任务调度的收敛性提供了有效的理论依据;最后,通过仿真与经典分布式决策算法和全局最优解进行了对比,验证了所提出算法的有效性和优化收益.
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关键词
边缘算力网络
任务调度
拍卖算法
动态势博弈
分布式决策
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Keywords
edge compute first networking
task scheduling
auction algorithm
dynamic potential game
distributed decision making
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分类号
TP393.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向边缘光算力网络的上行链路资源协同调度算法
被引量：3
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作者
王蕴
林霄
楼芝兰
李军
孙卫强
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机构
福州大学物理与信息工程学院
浙江财经大学数据科学学院
苏州大学江苏省新型光纤技术与通信网络工程研究中心
上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室
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出处
《光通信技术》
北大核心
2024年第3期45-51,共7页
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基金
国家自然科学基金青年项目(批准号:61901118、12001483)资助
上海交通大学“区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室”开放基金(批准号:2023GZKF020)资助
江苏省新型光纤技术与通信网络工程研究中心开放研究课题(批准号:SDGC2232)资助。
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文摘
为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感知下一时刻负载变化,通过Q学习协同调度波长与存储资源,寻找最佳波长划分与边缘存储分配方案。实验结果表明:CTQ算法的调度性能不仅优于现有调度算法,能满足冷、热业务调度性能要求,而且还能提高波长利用率。
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关键词
边缘光算力网络
算力调度
数据传输
资源调度
网络优化
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Keywords
edge optical computing power network
computing power scheduling
data transfer
resource scheduling
network optimization
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分类号
TN91
[电子电信—通信与信息系统]
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