針對移動邊緣計算中輕量級智能設(shè)備計算和存儲能力有限等問題,提出一種基于Stackelberg博弈的計算卸載解決方案。首先,結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建基于云挖掘機制的算力交易模型——CPTP-BSG,允許移動智能設(shè)備（礦工）將密集且復(fù)雜的計算任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器;其次,將礦工與邊緣計算服務(wù)提供商（ESP）之間的算力交易建模為一個兩階段的Stackelberg博弈過程,并構(gòu)建礦工與ESP的預(yù)期利潤函數(shù);然后,使用逆向歸納法分別在統(tǒng)一定價和歧視性定價策略下分析納什均衡解的存在性和唯一性;最后,提出一種低梯度迭代算法來實現(xiàn)礦工和ESP的利潤最大化。實驗結(jié)果證明了所提算法的有效性,并且與統(tǒng)一定價相比,歧視性定價更符合礦工的個性化算力需求,能達到更高的算力需求總量和ESP利潤。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用. 2020,40(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
2 算力交易模型
    2.1 問題定義
    2.2 Stackelberg博弈建模
        2.2.1 ESP價格策略
        2.2.2 礦工挖掘策略
    2.3 納什均衡分析
        2.3.1 統(tǒng)一定價
        2.3.2 歧視性定價
3 均衡求解算法
4 實驗結(jié)果與分析
    4.1 安全性分析
    4.2 結(jié)果分析
        4.2.1 參數(shù)設(shè)置
        4.2.2 性能分析
5 結(jié)語



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