公开(公告)号：CN111935205B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202010568458.2

申请日：2020-06-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 夏玮玮 ,  成华清 ,  燕锋 ,  张雅雯 ,  宋铁成 ,  胡静 ,  沈连丰

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/1095 ,  H04W4/06

Abstract: 本发明公开了一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，该方法主要包括两阶段，雾节点信息收集和分布式资源分配。本发明基于多凸不等式约束交替方向乘子法和凸优化理论，充分利用雾计算网络内雾节点的计算资源，通过雾节点间协作的方式，降低了雾计算网络的开销。相较于集中式资源分配算法，本发明中的分布式资源分配算法利用了雾计算网络的分布式特性，将资源分配问题的求解均匀地分散到雾计算网络中的每个节点上，解决了集中式资源分配问题造成单个节点负载过重的问题。同时基站在资源分配问题的求解中只负责任务卸载向量的收集和广播而不用收集所有雾节点的任务，有效降低了基站的负载和网络的传输负载。

公开(公告)号：CN110519776A

公开(公告)日：2019-11-29

申请号：CN201910727736.1

申请日：2019-08-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 夏玮玮 ,  成华清 ,  燕峰 ,  高航 ,  胡静 ,  宋铁成 ,  沈连丰

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/02 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明提供了一种雾计算系统中的均衡聚类和联合资源分配方法，该方法包括：(1)计算各个雾计算节点归属到各个簇时的损失函数，将令损失函数取得最小值的簇确定为该雾计算节点的归属簇；(2)统计各簇中，归属簇发生变化的雾计算节点的数量；(3)如果归属簇发生变化的雾计算节点数量超过阈值，则返回步骤(1)，如果小于阈值则继续向下执行；(4)在完成均衡聚类之后，对各簇内资源进行分配；(5)在完成任务卸载矩阵的优化之后，对计算资源和通信资源矩阵进行优化；(6)计算前后两次优化之后的目标函数值之差的绝对值，如果大于阈值，则返回步骤(5)，如果小于阈值，则流程结束。本发明降低簇内雾计算节点的最大响应时间和最大能耗。