【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,云中心加邊緣服務(wù)器的服務(wù)請求處理方式已經(jīng)越來越普及。這一結(jié)構(gòu)既能發(fā)揮云端精細(xì)處理數(shù)據(jù)的能力,又能運用邊緣服務(wù)器實時響應(yīng)的特長,已經(jīng)被用在了視頻服務(wù),監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)和車聯(lián)網(wǎng)等一系列網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用中。從數(shù)學(xué)角度看,邊緣服務(wù)器集群構(gòu)成了無中心網(wǎng)絡(luò),而每個服務(wù)器又和云端相連,所以整體上看,該網(wǎng)絡(luò)又以云端為中心。這種無中心和有中心相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)被稱為混合網(wǎng)絡(luò)。如何對這種新興的網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計高效快捷的分布式資源分配算法是本文研究的重點.本文致力于研究混合網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問題,這一問題是在經(jīng)典的有中心和無中心網(wǎng)絡(luò)的資源分配問題上的擴展。本文先從實際網(wǎng)絡(luò)中抽象出了邊緣服務(wù)器-云端的兩層混合網(wǎng)絡(luò)模型和終端用戶-邊緣服務(wù)器-云端的三層混合網(wǎng)絡(luò)模型,然后為這兩種模型分別建立了效用最大化的優(yōu)化問題,最后設(shè)計分布式算法進(jìn)行求解。具體而言,初始時,終端用戶會將請求處理的服務(wù)量發(fā)送給對應(yīng)的邊緣服務(wù)器,然后,每個邊緣服務(wù)器會根據(jù)自身和鄰居服務(wù)器還有云端的資源利用情況及鏈路間的通信代價來重新分配需要處理的服務(wù)量。在這樣的分配方式中,網(wǎng)絡(luò)中每個邊緣服務(wù)器會和鄰居服務(wù)器及云端進(jìn)行協(xié)商從而做出利于自身的分配決策。這是一種各個節(jié)點高度自治的分布式的組織方式,用這種方式可以高效快捷地對工作量再分配從而讓整體網(wǎng)絡(luò)效用最大化。因為網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問題是一個有約束優(yōu)化問題,為了用分布式方式進(jìn)行服務(wù)量再分配,需要用原對偶算法求解。所以本文用兩種經(jīng)典的原對偶算法分別為兩種混合網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計了分布式并行資源分配算法。本文先用交替方向乘子法為邊緣服務(wù)器器-云端的兩層混合網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計了資源分配算法,再在考慮減少算法處理時間又盡量保證收斂精度的前提下是用預(yù)測糾正鄰近點乘子法為終端用戶-邊緣服務(wù)器-云端的三層混合網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計了資源分配算法。然后用仿真驗證了這兩種算法的收斂速度和收斂精度。作為拓展,本文探索了在保證收斂精度的前提下對設(shè)計的分布式并行資源分配算法用線性化手段減少了計算量的可行性。本文又在結(jié)合實際情況考慮離散服務(wù)量的情況下提出了一種近似投影算法,并用仿真說明了此投影算法的良好性能。最后,本文考慮了請求服務(wù)量變化過快以致設(shè)計出的算法不能精確求解的情況,在此情況下用仿真說明了設(shè)計出的算法能大致求解出給定的請求服務(wù)量的最優(yōu)分配,從而證明了算法良好的動態(tài)性能。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2525677