针对边缘智能驱动的工业物联网中边缘服务提供商(Edge Service Providers,ESPs)资源时空分布不均对系统性能的影响,提出了一种数字孪生辅助边缘智能的联盟博弈资源优化方案。首先,在满足ESP带宽资源、计算资源和缓存资源限制条件,以及...针对边缘智能驱动的工业物联网中边缘服务提供商(Edge Service Providers,ESPs)资源时空分布不均对系统性能的影响,提出了一种数字孪生辅助边缘智能的联盟博弈资源优化方案。首先,在满足ESP带宽资源、计算资源和缓存资源限制条件,以及边缘智能应用最大可容忍时延等多重约束条件的前提下,通过建立基于可转移效用联盟博弈的边缘终端效用最大化主问题和ESP效用最大化子问题,来联合优化多维资源配置;其次,将上述两个问题合并转化为带有线性约束的凸优化问题;最后,基于交替迭代方法得到该等效优化问题的近似最优解。仿真结果表明,与纳什均衡、大联盟等典型基线方案相比,所提方法的资源利用率均有显著提升,且随着ESP数量的增加资源利用率提升度逐渐增加,所提方案更加适用于大规模边缘智能系统。展开更多
文摘针对边缘智能驱动的工业物联网中边缘服务提供商(Edge Service Providers,ESPs)资源时空分布不均对系统性能的影响,提出了一种数字孪生辅助边缘智能的联盟博弈资源优化方案。首先,在满足ESP带宽资源、计算资源和缓存资源限制条件,以及边缘智能应用最大可容忍时延等多重约束条件的前提下,通过建立基于可转移效用联盟博弈的边缘终端效用最大化主问题和ESP效用最大化子问题,来联合优化多维资源配置;其次,将上述两个问题合并转化为带有线性约束的凸优化问题;最后,基于交替迭代方法得到该等效优化问题的近似最优解。仿真结果表明,与纳什均衡、大联盟等典型基线方案相比,所提方法的资源利用率均有显著提升,且随着ESP数量的增加资源利用率提升度逐渐增加,所提方案更加适用于大规模边缘智能系统。
