电子学报 ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (5): 851-860.DOI: 10.12263/DZXB.20200994

所属专题: 面向自动驾驶和智慧交通协同的通信与控制

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基于势博弈的车载边缘计算信道分配方法

许新操1, 刘凯1, 刘春晖1, 蒋豪1, 郭松涛1, 吴巍炜2   

  1. 1. 重庆大学计算机学院, 重庆 400044;
    2. 东南大学计算机科学与工程学院, 江苏南京 210000
  • 收稿日期:2020-09-07 修回日期:2020-12-02 出版日期:2021-05-25 发布日期:2021-05-25
  • 通讯作者: 刘凯(通信作者) 男,1984年8月出生,四川成都人.重庆大学计算机学院教授、博士生导师.2011年获得香港城市大学博士学位,2011年11月至2014年5月作为博士后先后工作于新加坡南洋理工大学、香港城市大学、香港浸会大学.主要研究方向包括车联网、边缘计算、普适计算、智能计算等. E-mail:liukai0807@cqu.edu.cn
  • 作者简介:许新操 男,1994年11月出生,江西赣州人.2017年获得中北大学工学学士学位.目前在重庆大学计算机学院攻读博士学位,主要研究方向包括车联网、边缘计算、博弈论等. E-mail:near@cqu.edu.cn;刘春晖 男,1997年3月出生,重庆合川人.2019年获得重庆大学工学学士学位.目前在重庆大学计算机学院攻读硕士学位.主要研究方向包括车联网、端边云协同、边缘智能等. E-mail:chhliu0302@cqu.edu.cn;蒋豪 男,1998年1月出生,湖南常德人.2020年获得重庆大学工学学士学位.目前在重庆大学计算机学院攻读硕士学位.主要研究方向包括车联网、边缘计算等. E-mail:artanis@cqu.edu.cn;郭松涛 男,1975年12月出生,河南西平人.重庆大学计算机学院教授、博士生导师.主要研究方向包括智能边缘计算、移动自组织网络、物联网等. E-mail:guosongtao@cqu.edu.cn;吴巍炜 男,1983年11月出生,福建人.东南大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师.2006年获得华南理工大学学士学位,2011年分别获得香港城市大学与中国科技大学博士学位.主要研究方向包括群智计算、物联网与大数据、博弈论、强化学习、调度算法等. E-mail:weiweiwu@seu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家重点研发计划(No.2017YFB1003000);国家自然科学基金(No.61872049,No.61672154,No.61972086)

Potential Game Based Channel Allocation for Vehicular Edge Computing

XU Xin-cao1, LIU Kai1, LIU Chun-hui1, JIANG Hao1, GUO Song-tao1, WU Wei-wei2   

  1. 1. College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China;
    2. School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, Jiangsu 210000, China
  • Received:2020-09-07 Revised:2020-12-02 Online:2021-05-25 Published:2021-05-25

摘要: 针对车载边缘计算环境中,边缘节点在为不同数据传输任务分配信道时产生的同信道干扰(Co-Channel Interferences,CCI)问题,本文形式化定义了车载边缘计算信道分配问题,致力于为不同数据传输任务合理分配信道,最大化数据传输任务的完成率.利用势博弈模型将全局优化的信道分配问题转化为边缘节点间的分布式信道分配博弈,并证明了信道分配博弈中纳什均衡的存在性.提出了基于激励的概率更新策略选择(Incentive-based Probability Update and Strategy Selection)算法,根据迭代中所选策略的激励值更新策略选择概率,并分析算法结果收敛至纳什均衡.最后,通过仿真实验验证了本文算法的收敛性以及收敛结果纳什均衡的有效性,且在任务完成率及信道利用效率上优于现有代表性算法.

关键词: 车载边缘计算, 信道分配, 势博弈, 分布式调度

Abstract: In vehicular edge computing environments,the Co-channel interferences (CCI)is a critical problem when edge nodes allocate channels for different data transmission tasks.This article formulates the problem of channel allocation in vehicular edge computing,aiming at allocating sub-channels for different data transmission tasks and maximizing the ratio of successful data transmission.We transform the global optimization problem of channel allocation into a channel allocation potential game,and prove the existence of nash equilibrium.We propose an Incentive-based probability update and strategy selection algorithm,which updates the strategy selection probability according to the incentive value of the selected strategy in each iteration,and further analyzes the Nash equilibrium converge of the algorithm.Finally,we verify the convergence of the proposed algorithm and the effectiveness of the Nash equilibrium.The experimental results show that the proposed algorithm outperforms existing representative algorithms in terms of the ratio of successful data transmission and channel utilization efficiency.

Key words: vehicular edge computing, channel allocation, potential game, distributed scheduling

中图分类号: