基于双速率和工作休眠的虚拟机调度系统及方法

    公开(公告)号:CN107729070B

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201710957131.2

    申请日:2017-10-16

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双速率和工作休眠的虚拟机调度系统及方法,系统包括控制服务器和计算服务器,其中计算服务器分为主模块服务器和备用模块服务器。控制服务器上运行超时定时器和虚拟机调度器,计算服务器上运行负载监控系统。控制服务器中的虚拟机调度器采用双阈值θ1和θ2共同控制主模块服务器中虚拟机的运行状态,并引入一个激活阈值θ3控制备用模块服务器中虚拟机的运行状态。计算服务器的负载监控系统实时搜集各虚拟机的负载情况并将其发送至虚拟机调度器,以及接收并执行虚拟机调度器发来的调度指令。采用本发明提出的虚拟机调度系统及方法,设置合理的激活阈值、工作休眠服务率及工作休眠参数,可以在保障响应性能的前提下实现能量消耗的有效节约。

    基于休眠模式的云系统用户接入控制方法

    公开(公告)号:CN110149341A

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201910455886.1

    申请日:2019-05-29

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 金顺福 安红宇

    Abstract: 本发明提供了一种基于休眠模式的云系统用户接入控制方法,云系统包括云用户、虚拟机和云供应装置,方法包括:根据新到达云用户在进入云系统前检测出的已在云系统的云用户数量、虚拟机的唤醒状态和休眠状态,求解新到达云用户的预期延迟,并针对单个云用户建立个体目标函数;并设置差异化的系统缓存容量,建立多重同步休眠模型;构造一步转移率矩阵,并根据云系统状态的转移过程建立稳态方程,得出云系统模型的稳态解;针对云系统中的所有云用户,建立总体目标函数,给出云用户集成组件优化接入控制模型;确定出云用户的单组件优化接入阈值与集成组件优化接入阈值的关系。本发明实现绿色云环境下用户接入控制的优化,提高系统的能量效率。

    一种基于DRL与安全的云边端协同MEC任务卸载策略

    公开(公告)号:CN116133049B

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202211726102.2

    申请日:2022-12-29

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于DRL与安全的云边端协同MEC任务卸载策略,包括以下内容:MEC系统架构由本地端,边缘层,云层三部分组成。基于普通用户与VIP用户,考虑任务的安全性,将边缘层划分为私有边缘资源与公有边缘资源,实现普通任务与安全任务的物理隔离。考虑动态MEC环境,提出一种基于DRL与任务安全的云边端协同任务卸载策略。引入马尔可夫到达过程(MAP)描述任务到达的相关性。针对设备本地端、边缘层、云层分别构建基于MAP的排队模型,并进行稳态分析,求解各类任务的平均时延、实时任务的阻塞率等性能指标。在动态MEC环境下,以最小化系统平均时延为目标,基于DRL理论,利用DDPG算法得到最优任务卸载策略。

    带有任务重试的MEC任务卸载策略及优化方法

    公开(公告)号:CN115016861A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210669908.6

    申请日:2022-06-14

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供了一种带有任务重试的MEC任务卸载策略及优化方法,其包括:求解任务在本地处理器接受服务的第一平均时延,求解任务卸载到边缘服务器接受服务的第二平均时延,进而求解任务的平均时延,将多个性能指标的折衷优化问题抽象为多目标优化问题,利用NSGA‑III算法,运用MATLAB软件求解多目标优化问题,得到满足条件的帕累托Pareto前沿点。本发明针对边缘网络设备的局限性,在保证终端用户服务质量的前提下,在边缘层引入任务重试机制,可有效降低任务丢弃率,提升边缘系统吞吐量,并辅助遴选出合适的最优解,提升系统利用率。

    融合限制周期性拟休眠的云计算优化方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN113342462B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202110613497.4

    申请日:2021-06-02

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 金顺福 宋家 余靖

    Abstract: 本发明公开了一种融合限制周期性拟休眠的云计算优化方法,其包括以下步骤:获得云任务卸载到云端服务器接受服务的平均响应时间TC、云任务在本地处理器接受服务的平均响应时间TMD以及云任务的平均响应时间T,根据云任务在云端第i个物理机上接受服务的平均功率消耗以及云系统平均功率E构建系统优化函数F,得到最优的云任务卸载概率组合采用本发明提出的云计算优化方法,对云计算节能策略设置合理的参数,可以在降低云系统能源消耗水平的同时保证云任务的服务质量。

    一种基于认知基站的休眠方法及其性能评估方法

    公开(公告)号:CN113692037A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110980830.5

    申请日:2021-08-25

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 金顺福 韩晓凡

    Abstract: 本发明公开了一种基于认知基站的休眠方法及其性能评估方法,属于认知无线电领域,包括主用户数据包端口、次级用户数据包端口、两个休眠计时器和两个缓冲区;基站休眠方法包括基站唤醒状态下数据包传输、无数据包时基站休眠、休眠计时器计时;性能评估方法包括引入马尔可夫到达过程来刻画数据包的到达过程;通过建立基于抢占优先级和两个休眠计时器休假的MAP/M/1排队模型,以认知无线电网络中主用户和次级用户数据包的平均逗留时间和系统的能源节省率为目标对模型进行评估;针对次级用户制定定价策略实现次级用户的纳什均衡发送概率和社会最优发送概率的统一。本发明保证用户的服务体验,降低认知无线电网络中基站的能耗水平。

    一种基于G-限量服务休假规则的区块链系统建模方法

    公开(公告)号:CN110163517B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201910450496.5

    申请日:2019-05-24

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 金顺福 赵文娟

    Abstract: 本发明公开了一种基于G‑限量服务休假规则的区块链系统建模方法,要解决的是现有区块链系统的工作效率不高的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,收集相关资料,设定相关参数;步骤二,建立区块链系统的数学模型,确定区块链系统的稳态条件;步骤三,进行模型解析,求解区块链系统的性能指标;步骤四,进行仿真实验,验证理论分析的正确性;步骤五,构建收益函数,分析区块链系统中交易的纳什均衡行为和社会最优行为;步骤六,制定合理的交易费。本发明可以调节各个环节参数提高区块链系统的工作效率;本发明通过分析区块链系统中交易的纳什均衡行为和社会最优行为,制定合理的交易费,达到最大化区块链系统的社会收益的目的。

    一种基于G-限量服务休假规则的区块链系统建模方法

    公开(公告)号:CN110163517A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910450496.5

    申请日:2019-05-24

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 金顺福 赵文娟

    Abstract: 本发明公开了一种基于G-限量服务休假规则的区块链系统建模方法,要解决的是现有区块链系统的工作效率不高的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,收集相关资料,设定相关参数;步骤二,建立区块链系统的数学模型,确定区块链系统的稳态条件;步骤三,进行模型解析,求解区块链系统的性能指标;步骤四,进行仿真实验,验证理论分析的正确性;步骤五,构建收益函数,分析区块链系统中交易的纳什均衡行为和社会最优行为;步骤六,制定合理的交易费。本发明可以调节各个环节参数提高区块链系统的工作效率;本发明通过分析区块链系统中交易的纳什均衡行为和社会最优行为,制定合理的交易费,达到最大化区块链系统的社会收益的目的。

    基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法

    公开(公告)号:CN115017714B

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202210669718.4

    申请日:2022-06-14

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其包括:分别求解时延任务在本地和边缘层处理的平均时延和平均电池电量;运用全概率公式计算时延任务在MEC系统中的平均电池电量,进而获得MEC系统的平均电池电量;权衡时延任务的平均时延和MEC系统的平均电池电量,构建带有多个不等式约束的MEC系统评价函数;利用基于拉格朗日乘子的一般约束乘子法PHR,运用MATLAB求解使得MEC系统评价函数达到最小值的策略优化结果,得到最优的任务卸载概率组合,时延任务包括实时任务和非实时任务。本发明面向实时任务和非实时任务,基于双层边缘结构对MEC系统的任务进行了合理分配决策,有着低时延、低电池电量等特点和高效的卸载性能。

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