(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211179057.3 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 王晓飞　任晓旭　仇超　陈哲远　 边高阳　 (74)专利代理 机构 深圳众邦专利代理有限公司 44545 专利代理师 丁曹凯 (51)Int.Cl. G06Q 30/08(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06F 9/50(2006.01) H04L 41/5019(2022.01) (54)发明名称 面向边缘云市场 的时空请求资源交易方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种面向边缘云市场 的时空 请求资源交易方法及系统， 包括： 将所有算力资 源按照地域划分为若干区域算力资源池； 以用户 和CPP的收益函数最大化为目标， 利用不完全信 息博弈模型求解得到用户和CPP 对算力单元的最 优投标价格， 计算算力单元的预期交易价格； 基 于李雅普诺夫优化方法将资源租用成本最小化 问题转化为最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项问 题， 并分解为请求指派子问题和资源分配子问 题， 利用线性优化理论和混合整数 非线性规划分 别求解； 基于歧视性双重拍卖原则和最大化整体 收益函数为目标， 利用拉格朗日松弛法获取 CPPs； 基于迈尔森最优拍卖理论计算用户的指导 支付价格。 本发明可更好地降低资源的租赁成 本， 提高SLA满意度。 权利要求书5页 说明书13页 附图2页 CN 115511585 A 2022.12.23 CN 115511585 A 1.面向边 缘云市场的时空请求资源交易方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1， 将所有资源提供商的算力资源按照地 域划分为若干个区域 算力资源 池； S2， 以用户的收益函数和CPP的收益函数最大化为目标， 利用不完全信息博弈模型求解 贝叶斯纳什均衡解得到用户和CPP对算力单元 的最优投标价格， 根据最优投标价格计算算 力单元的预期交易 价格； S3， 根据步骤S2中的预期交易价格计算资源租用成本， 基于李雅普诺夫优化方法将资 源租用成本最小化问题转化为最小化李 雅普诺夫漂移加惩罚项问题， 并将最小化李 雅普诺 夫漂移加惩罚项问题分解为请求指派子问题和资源分配子问题， 利用线性优化理论和混合 整数非线性 规划分别求 解请求指派子问题和资源分配子问题； S4， 基于歧视性双重拍卖原则并以最大化整体收益函数为目标， 利用拉格朗日松弛法 获取资源分配决策 所对应的区域 算力资源 池中为用户提供算力单 元的CPP； S5， 基于迈尔森最优拍卖理论并依据步骤S4得到为用户提供算力单元的CPP计算用户 的指导支付 价格。 2.根据权利要求1所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法， 其特征在于， 所述 步骤S2包括如下步骤： S2.1， 根据用户的平均SLA需求和CPP的区域算力资源池中算力单元的资源利用率分别 计算用户对算力单 元的资源 估值以及CP P对算力单 元的资源 估值； 所述用户对算力单 元的资源 估值的计算公式为： 式中， 表示t时隙用户对区域算力资源池j中k类算力单元的资源估值， Pmin表示预 设的算力单元的最低交易单价， Pmax表示预设的算力单元的最高交易单价， ξ表 示时间因子， 且 ξ∈[0， 1]， d(t)表示t时隙所有用户的平均SLA需求， δ表示时间缩放因子； 所述CPP对算力单 元的资源 估值的计算公式为： 式中， 表示t时隙CPP对区域算力资源池j中k类算力单元的资源估值， 表 示t‑1时隙CPP的区域算力资源 池j中k类算力单 元的资源利用率； S2.2， 根据步骤S2.1中的资源估值， 以用户的收益函数和CPP的收益函数最大化为目 标， 利用不完全信息博弈模 型求解贝叶斯纳什均衡解， 得到用户和CPP对算力单元的最优投 标价格； S2.3， 根据用户和CP P的最优投标价格 计算算力单元的预期交易 价格。 3.根据权利要求2所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法， 其特征在于， 在步 骤S2.2中， 所述用户的收益 函数的计算公式为： 式 中 ， 表 示 t 时 隙 区 域 算 力 资 源 池 j 中 k 类 算 力 单 元 的 交 易 价 格 ， 表示用户期望收益 最大时的概 率；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115511585 A 2所述CPP的收益函数的计算公式为： 式中， 表示CPP期望收益 最大时的概 率。 4.根据权利要求2所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法， 其特征在于， 在步 骤S2.2中， 所述用户对算力单 元的最优投标价格的计算公式： 所述CPP对算力单 元的最优投标价格的计算公式： 式中， α 为常数， 表示t时隙时用户对区域算力资源池j中k类算力单元的最优投标 价格， 表示t时隙时CP P对区域算力资源 池j中k类算力单 元的最优投标价格。 5.根据权利要求1所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法， 其特征在于， 所述 步骤S3包括如下步骤： S3.1， 根据用户请求的传输路径计算请求总延迟； S3.2， 根据预期交易价格得到用户请求在区域算力资源池处理的资源租用成本， 构建 资源租用成本最小化问题P1； S3.3， 通过李雅普诺夫优化方法将长期资源租用成本最小化问题P1转化为最小化李雅 普诺夫漂移加惩罚项问题P2； S3.4， 通过提取松弛漂移 ‑加惩罚项， 将最小化李雅普诺夫漂移加惩罚项问题P2分解为 短期的请求指派子问题和长期的资源分配子问题， 分别利用线性优化理论和混合整数非线 性规划求解请求指派决策和资源分配决策。 6.根据权利要求5所述的面向边缘云市场的时空请求资源交易方法， 其特征在于， 在步 骤S3.2中， 所述资源租用成本最小化问题P1为： 式中， 时， 表示用户i在t时隙的请求被指派到区域算力资源池j， 表示用权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115511585 A 3