基于反向拍卖和D2D通信链路的需求响应服务供应方法与流程

基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法
技术领域
1.本发明涉及一种需求响应服务供应方。特别是涉及一种基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法。


背景技术：

2.随着移动设备的迅速普及，无线数据流量需求呈现爆炸式的增长。这给核心网带来了诸如频谱资源匮乏、通信负荷过高以及网络容量有限等现实困难。因此涌现了许多新的无线通信技术。其中，d2d(device-to-device)通信是一种允许移动终端进行直接通信的新技术。数据流量经由d2d通信链路进行传输时不需要经过核心网，这种直连通信的方式大大缓解了核心网的数据压力。同时，随着移动设备性能的提高与计算外包技术的发展，移动设备可以利用d2d通信技术为邻近设备提供轻量级服务。因此，移动终端可以将任务交给附近的设备执行，而不需要将任务卸载到远程云服务器中进行处理。然而，移动设备通常是私人设备且执行任务会消耗设备的资源和能量。因此，如何设计激励机制来鼓励移动设备进行服务供应已成为一个关键问题。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是，提供一种基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法。
4.本发明所采用的技术方案是：一种基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法，是在基站、服务提供移动设备和服务请求移动设备之间通过网络实现，具体包括如下步骤：
5.1)服务请求者通过服务请求移动设备向基站发出服务请求；
6.2)基站在服务注册表中查找与服务请求的请求服务类别对应的服务提供移动设备，并将所述的服务请求发送给所有对应的服务提供移动设备；
7.3)每一个对应的服务提供移动设备对所接收到的服务请求进行服务定价，并将服务价格发送给基站；
8.4)基站根据收到的各服务提供移动设备提供的服务价格，选择服务价格最低的服务提供移动设备，并根据vcg机制决定服务价格；
9.所述的根据vcg机制决定服务价格，是根据vcg机制，将激励价格定为倒数第二低的出价价格。
10.5)基站建立服务价格最低的服务提供移动设备与服务请求移动设备之间的d2d通信链路；
11.6)服务请求者通过服务请求移动设备将执行服务所需的相关参数及文件打包成一个docker容器，发送给对应的服务提供移动设备；
12.7)服务提供移动设备通过运行所述有docker容器来执行服务请求者的服务请求，并将执行结果返回给服务请求移动设备；
13.8)服务请求移动设备将激励交易给服务提供移动设备；
14.本发明的基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法，通过制定服务供应框架，使得移动设备可以为其邻近设备提供服务，且制定了依据自身资源状况的定价函数，可以有效地提升设备的资源利用率，防止移动设备过载，同时本发明具有负载均衡的优点。随着系统规模的提升，本发明还表现出良好的可扩展性。
附图说明
15.图1是本发明基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法的流程图；
16.图2是本发明实施例的示意图；
17.图3是本发明定价算法的有效性评估对比图；
18.图4是模拟拍卖实验中负载均衡的评估图；
19.图5是模拟拍卖实验中请求价格变化图。
具体实施方式
20.下面结合实施例和附图对本发明的基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法做出详细说明。
21.本发明的基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法，考虑蜂窝网络覆盖下的d2d通信场景，即由基站完全控制移动设备间的d2d连接。反向拍卖是指提供服务的设备对服务请求进行竞拍。同时本发明将vcg(vickrey-clark-groves)机制整合进了拍卖中，来保证服务提供者竞拍的真实性。本发明将设备的资源剩余数量考虑了进来，将市场化的思想引入服务的动态定价，即服务请求数量多的时候，服务请求价格就高，反之亦然。本发明可以使得基站可以更好的进行服务请求分发，更充分的利用邻近设备的资源。
22.如图1所示，本发明的基于反向拍卖和d2d通信链路的需求响应服务供应方法，是在基站1、服务提供移动设备2和服务请求移动设备3之间通过网络实现，具体包括如下步骤：
23.1)服务请求者通过服务请求移动设备3向基站1发出服务请求；
24.所述的服务请求包括：服务请求移动设备3的ip地址、请求服务类别、请求发出时间和请求截止时间。
25.2)基站1在服务注册表中查找与服务请求的请求服务类别对应的服务提供移动设备2，并将所述的服务请求发送给所有对应的服务提供移动设备2；
26.所述的服务注册表，包括：服务提供移动设备2的ip地址、服务类别、服务提供者执行所述的服务请求需要消耗的内存资源和cpu资源以及带宽资源、服务提供者执行所述的服务请求所需时间、服务提供者的服务历史记录。
27.3)每一个对应的服务提供移动设备2对所接收到的服务请求进行服务定价，并将服务价格发送给基站1；
28.4)基站1根据收到的各服务提供移动设备2提供的服务价格，选择服务价格最低的服务提供移动设备2，并根据vcg机制决定服务价格；
29.所述的服务定价包括：内存资源价格、cpu资源价格和带宽资源价格，所述的内存资源价格、cpu资源价格和带宽资源价格均是通过求解如下公式获得：
[0030][0031]
其中，是r种资源在剩余时间t时的价格，是n个r种资源在剩余时间t最大期望收益，pr是资源的价格，λr是资源的需求量。
[0032]
上述公式推导过程如下：
[0033]
首先根据各个服务的历史成交信息，再拟合出一个资源的需求函数：λr＝ke-αρr,t
，其中pr是资源的价格，λr是资源的需求量。具体推导过程：
[0034]
用n
τ
来表示在时间τ之前已经售出的资源数量，那么dn
τ
＝1表示一个单位的资源r已经售出，并且售出一个单位资源该提供者会获得对应的收益ρ
r,τ
。因此，提供者的期望收益可以被表示为：显然，该函数应该满足如下约束：显然，该函数应该满足如下约束：该约束意味着，当设备没有资源可以贩卖时或者资源已经过期没有时间再分配出去时，其期望收入都应该是0。
[0035]
因此，资源r在时间单位t的资源定价问题是为资源设定在不同时间设定对应的合适的价格，使提供者在这些资源上的预期收入最大化，具体可以表述为：
[0036][0037]
接着，通过考虑一个小的时间间隔δt，假设提供者在时间单t的价格为ρ
r,t
，那么在接下来的δt中，它出售一个单位的资源r的概率为λrt。我们将出售超过一个单位的资源r的概率看作o(δt)，则没有资源售出的概率为1-λrδt-o(δt)。接着我们可以将最优定价问题分解为如下的更小的子问题：
[0038][0039]
这将预期收入分解为一个单位的r被出售、没有资源r被出售和超过一个单位的资源r被出售等情况，并以概率加权求和得到预期收入。接着对t求偏导可以得到我们最终的方程：
[0040][0041]
对于我们的需求函数可以解得该方程得最大期望收益为：
[0042][0043]
进而得到使提供者收益最大化得资源价格为：
[0044][0045]
其中，k是需求函数的参数，e是自然对数，n是r种资源的数量。
[0046]
5)基站1建立服务价格最低的服务提供移动设备2与服务请求移动设备3之间的
d2d通信链路；
[0047]
6)服务请求者通过服务请求移动设备3将执行服务所需的相关参数及文件打包成一个docker容器，发送给对应的服务提供移动设备2；
[0048]
7)服务提供移动设备2通过运行所述的docker容器来执行服务请求者的服务请求，并将执行结果返回给服务请求移动设备3；
[0049]
8)服务请求移动设备3将激励交易给服务提供移动设备2。
[0050]
下面给出一具体实例：
[0051]
如图2所示，首先服务提供移动设备在基站提前注册好自身能提供的服务。服务请求移动设备请求要下载一个流行视频。由于该视频的数据量较大，他将其分成两个请求并逐个发送给基站。基站将这两个请求广播给所有能够提供该服务的服务提供移动设备，并通过执行拍卖算法找到两个合适的服务提供移动设备，然后为他们分别与两服务请求移动设备分别建立d2d连接，并行传输视频。与从互联网上下载视频相比，视频在相邻设备之间直接传输可以在很大程度上减少视频传输的延迟和请求者的能耗。此外，视频数据可以通过蓝牙或wi-fi传输，从而节省了蜂窝网络的频谱资源，并在很大程度上缓解了因大量下载流行视频而造成的网络拥堵。
[0052]
同时基于本发明，我们设置了4个服务提供移动设备并模拟了拍卖过程，同时设置了其他4个对比方法进行对照实验：
[0053]
1、随机定价。这种方法通过随机选择0和上限之间的一个值，为每个传入的服务请求设置竞价价格。
[0054]
2、静态最优定价。不考虑服务提供移动设备的资源条件变化下，计算所有资源静态最优价格。
[0055]
3、贪心定价。贪心定价法考虑单次服务请求，每次竞标都直接投服务请求的价格上限。
[0056]
4、反馈式定价。根据上一轮的竞标情况设定竞标价格。具体来说，如果一个服务提供移动设备上次赢了，它就会出更高的价格；反之，如果它上次输了，它就会出更低的价格。这里，把步长设定为10。
[0057]
从图3可以发现，本发明的定价算法对于提供者来说是能够提供更高的收益的。接着本实验模拟了单次拍卖过程来证明拍卖算法的负载均衡性能，结果如图4所示。
[0058]
接着，本实验深入到单次拍卖的过程之中，模拟了一个复杂的拍卖场景。该场景刚开始的服务请求按照设置正常生成，紧接着服务请求数量突然激增一段时间，之后请求数量再恢复正常。本实验按照实验设置随机生成了3种服务，观察这3种服务在单次拍卖过程中的成交价格的变化。这有助于证明定价方法对需求量的实时响应能力。该实验按照实验设置生成了4个服务提供者，实验还分析了在请求分配的过程中，各个服务提供者的负载率的变化。结果显示在图5中，其中横轴代表服务请求的成交序列号，点表示相应服务请求成交的价格，结果同时显示了各个服务价格的拟合曲线。结果表明，当服务请求数量激增时，服务价格迅速上升，而请求数量恢复正常后，价格也迅速恢复正常，这充分验证了本发明的定价方法具有良好的供需反应能力。同时，实验在拍卖过程中记录四个服务提供移动设备的负载率，来评估本发明的负载平衡性能。图4展示了实验结果。