一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置制造方法及图纸

一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置，控制方法包括：步骤一：获取任务执行方的质量数据、边缘服务器的监管数据、任务请求方的报酬数据和云平台的监督数据；步骤二：构建所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的收益函数，获得复制动态方程；步骤三：构建雅可比矩阵，获得系统稳定策略。通过云平台和边缘服务器相结合的方式，减少了远程数据的传输量，降低了网络传输的时延，降低网络的运营成本。另外，该方法首次对任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器进行四方博弈分析，得到了边缘云服务稳定运行的四方选择情况，优化了边缘云服务的总体收益。了边缘云服务的总体收益。了边缘云服务的总体收益。

【技术实现步骤摘要】
一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置


[0001]本专利技术涉及网络信息安全控制
，具体为一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]随着移动互联网技术和社交网络技术的迅猛发展，边缘云服务巨大方便了人们生活方式。例如移动众包，通过人们现有的移动设备交互和参与式传感网络的模型，和传感任务发布给个人或人群网络完成，以帮助专业人员或公众收集数据，分析信息和共享知识。由于只需要携带智能设备就能执行任务，每个智能设备的携带者都可以成为任务执行方。随着科学技术的发展以及智能设备的普及，几乎有人的地方就有智能设备用户，因此移动众包有大量的参与者以及潜在的参与者。
[0003]目前比较流行的分布式众包平台包括实时的打车服务、外卖订餐服务、跑腿递送服务、问答服务等等。任务请求方通过众包平台与任务执行方达成约定完成众包服务过程，实现交易双方的共赢。在当前云计算的基础架构背景下，不同功能的边缘互联网设备通过本身的传感器芯片与分布式大型数据中心的服务器紧密合作。
[0004]边缘设备可以高速并且低延迟的产生大量数据。但是爆炸式增长的用户终端智能移动设备在试图从距离用户较远的数据中心获取各类应用服务的过程中，不仅给运营商的骨干网络增加了高负载，极大增加网络拥塞概率，极大增加网络拥塞概率，而且同时导致了高时延，难以满足用户对服务质量的要求。同时，由于数以亿万计的移动传感设备逐渐加入到移动众包平台参与众包感知过程，大量的数据涌入中心云服务器。这一现象不光给中心云系统架构提出了难题，更是给移动众包平台的发展提出了不小的挑战。
[0005]在这样的背景下，随着移动设备指数级数量的不断增长，越来越多的人参与到了众包过程中来。这些众包参与者在不同的区域不同的时间参与众包过程，随着任务执行方和众包任务覆盖面的不断扩大，众包服务的范围也随之扩大，数据质量问题日渐凸显。因此，在此基础上要想有效提高数据质量仍然面临着以下的难题：(1)由于传统时空众包需要将所有数据上传至云平台统一进行处理，难以保证云平台是一个可信的第三方，无法保证数据不被泄漏，用户的隐私安全难以保证。(2)大部分模型是在工人和任务请求方完全理性的基础上做出的假设，这在现实生活中是不可能实现的。(3)将任务上传到云平台，难以满足当前边缘云环境下的低时延和高效率，传统的移动众包质量控制方法很难在这样的基础上满足时空众包实时性的要求。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置。
[0007]本专利技术技术方案如下：
[0008]本专利技术提供一种边缘云服务稳定的控制方法，包括：
[0009]步骤一：获取任务执行方的质量数据、边缘服务器的监管数据、任务请求方的报酬
数据和云平台的监督数据；
[0010]步骤二：构建所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的收益函数，获得复制动态方程；
[0011]步骤三：构建雅可比矩阵，获得系统稳定策略。
[0012]如上所述的控制方法，所述步骤三的操作具体为：根据所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的复制动态方程，构建雅可比矩阵，获得局部稳定点，筛选所述局部稳定点，获得所述系统稳定策略。
[0013]其中，所述筛选局部稳定点的操作具体为：计算所述局部稳定点对应特征值，当特征值为负时，对应的局部稳定点为所述系统稳定策略。
[0014]如上所述的控制方法，所述系统稳定策略包括：
[0015]情况1：从任务执行方获取第一质量数据，从云平台获取第一监督数据，从任务请求方获取第二报酬数据，从边缘服务器获取第二监管数据；
[0016]情况2：从任务执行方获取第二质量数据，从云平台获取第二监督数据，从任务请求方获取第一报酬数据，从边缘服务器获取第一监管数据；
[0017]情况3：从任务执行方获取第一质量数据，从云平台获取第一监督数据，从任务请求方获取第一报酬数据，从边缘服务器获取第一监管数据。
[0018]如上所述的控制方法，所述复制动态方程包括任务执行方的复制动态方程F(r)、云平台的复制动态方程F(m)、任务请求方的复制动态方程F(p)和边缘服务器的复制动态方程F(g)，其中，
[0019][0020][0021][0022][0023]r为任务执行方提供第一质量数据的概率，t为时间，m为云平台提供第一监督数据的概率，p为任务请求方提供第一报酬数据的概率，g为边缘服务器提供第一监管数据的概率，r、m、p和g的取值范围为[0,1]；
[0024]W1为任务执行方提供第一质量数据的收益，为任务执行方平均收益；
[0025]C1为云平台提供第一监督数据的收益，为云平台平均收益；
[0026]T1为任务请求方提供第一报酬数据的收益，为任务请求方平均收益；
[0027]S1为边缘服务器提供第一监管数据的收益，为边缘服务器平均收益；
[0028]R为声誉奖励，S为声誉损失；
[0029]R
h
为任务执行方提供第一质量数据所获报酬，C
hi
为任务执行方提供第一质量数据的成本，R
l
为任务执行方提供第二质量数据所获报酬，C
li
为任务执行方提供第二质量数据的成本；
[0030]R
q
为任务请求方提供第一报酬数据所获声誉奖励，S
q
为任务请求方提供第二报酬数据所获声誉损失，P
i
为任务请求方给云平台和边缘服务器的报酬，vP
i
为任务请求方给云平台的报酬，(1
‑
v)P
i
为任务请求方给边缘服务器的报酬；
[0031]C
he
为边缘服务器提供第一监管数据的成本，C
le
为边缘服务器提供第二监管数据的成本，B
tw
为任务执行方与云平台的串通成本，B
tq
为任务请求方与云平台的串通成本，Np为云平台的辨别成本。
[0032]其中，所述任务执行方平均收益
[0033]W1＝mpg(R
h
+R
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘云服务稳定的控制方法，其特征在于，包括：步骤一：获取任务执行方的质量数据、边缘服务器的监管数据、任务请求方的报酬数据和云平台的监督数据；步骤二：构建所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的收益函数，获得复制动态方程；步骤三：构建雅可比矩阵，获得系统稳定策略。2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述步骤三的操作具体为：根据所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的复制动态方程，构建雅可比矩阵，获得局部稳定点，筛选所述局部稳定点，获得所述系统稳定策略。3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述筛选局部稳定点的操作具体为：计算所述局部稳定点对应特征值，当特征值为负时，对应的局部稳定点为所述系统稳定策略。4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述系统稳定策略包括：情况1：从任务执行方获取第一质量数据，从云平台获取第一监督数据，从任务请求方获取第二报酬数据，从边缘服务器获取第二监管数据；情况2：从任务执行方获取第二质量数据，从云平台获取第二监督数据，从任务请求方获取第一报酬数据，从边缘服务器获取第一监管数据；情况3：从任务执行方获取第一质量数据，从云平台获取第一监督数据，从任务请求方获取第一报酬数据，从边缘服务器获取第一监管数据。5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述复制动态方程包括任务执行方的复制动态方程F(r)、云平台的复制动态方程F(m)、任务请求方的复制动态方程F(p)和边缘服务器的复制动态方程F(g)，其中，服务器的复制动态方程F(g)，其中，服务器的复制动态方程F(g)，其中，服务器的复制动态方程F(g)，其中，r为任务执行方提供第一质量数据的概率，t为时间，m为云平台提供第一监督数据的概率，p为任务请求方提供第一报酬数据的概率，g为边缘服务器提供第一监管数据的概率，r、
m、p和g的取值范围为[0,1]；W1为任务执行方提供第一质量数据的收益，为任务执行方平均收益；C1为云平台提供第一监督数据的收益，为云平台平均收益；T1为任务请求方提供第一报酬数据的收益，为任务请求方平均收益；S1为边缘服务器提供第一监管数据的收益，为边缘服务器平均收益；R为声誉奖励，S为声誉损失；R
h
为任务执行方提供第一质量数据所获报酬，C
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为任务执行方提供第一质量数据的成本，R
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为任务执行方提供第二质量数据所获报酬，C
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为任务执行方提供第二质量数据的成本；R
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为任务请求方提供第一报酬数据所获声誉奖励，S
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为任务请求方提供第二报酬数据所获声誉损失，P
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为任务请求方给云平台和边缘服务器的报酬，vP
i
为任务请求方给云平台的报酬，(1
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v)P
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为任务请求方给边缘服务器的报酬；C
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为边缘服务器提供第一监管数据的成本，C
le
为边缘服务器提供第二监管数据的成本，B
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为任务执行方与云平台的串通成本，B
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为任务请求方与云平台的串通成本，Np为云平台的辨别成本。6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述任务执行方平均收益W1＝mpg(R
h
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S)，W1为任务执行方提供第一质量数据的收益，W2为任务执行方提供第二质量数据的收益；云平台平均收益C1＝rgp(vP
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【专利技术属性】
技术研发人员：王莹洁，赵颖，刘兆伟，段培永，
申请(专利权)人：烟台大学，
类型：发明
国别省市：