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基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究

黄晓舸 刘鑫 何勇 陈前斌

黄晓舸, 刘鑫, 何勇, 陈前斌. 基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(7): 2440-2448. doi: 10.11999/JEIT210413
引用本文: 黄晓舸, 刘鑫, 何勇, 陈前斌. 基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(7): 2440-2448. doi: 10.11999/JEIT210413
HUANG Xiaoge, LIU Xin, HE Yong, CHEN Qianbin. Research on Optimization Scheme of Task Offloading in Blockchain-enabled Fog Networks[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(7): 2440-2448. doi: 10.11999/JEIT210413
Citation: HUANG Xiaoge, LIU Xin, HE Yong, CHEN Qianbin. Research on Optimization Scheme of Task Offloading in Blockchain-enabled Fog Networks[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 44(7): 2440-2448. doi: 10.11999/JEIT210413

基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究

doi: 10.11999/JEIT210413
基金项目: 国家自然科学基金(61831002),重庆市科委重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAx0383)
详细信息
    作者简介:

    黄晓舸:女,1982年生,教授,研究方向为移动通信技术、网络优化、区块链、物联网相关技术

    刘鑫:男,1997年生,硕士生,研究方向为移动通信技术、雾计算卸载方案

    何勇:男,1996年生,硕士生,研究方向为移动通信技术、区块链技术

    陈前斌:男,1967年生,教授,博士生导师,研究方向为新一代移动通信网络、未来网络、LTE-Advanced异构小蜂窝网络

    通讯作者:

    黄晓舸 huangxg@cqupt.edu.cn

  • 中图分类号: TN92

Research on Optimization Scheme of Task Offloading in Blockchain-enabled Fog Networks

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61831002), The Innovation Project of the Common Key Technology of Chongqing Science and Technology Industry (cstc2018jcyjAx0383)
  • 摘要: 当前物联网(IoT)应用的快速增长对用户设备的计算能力是一个巨大的挑战。雾计算(FC)网络可为用户设备提供近距离、快速的计算服务,为资源紧张,计算能力有限的用户设备提供了解决方案。该文提出一个基于区块链的雾网络模型,该模型中用户设备可以将计算密集型任务卸载到计算能力强的节点处理。为最小化任务处理时延和能耗,引入两种任务卸载模型,即设备到设备(D2D)协作群组任务卸载和雾节点(FNs)任务卸载。此外,针对雾计算网络任务卸载过程的数据安全问题,引入区块链技术构建去中心化分布式账本,防止恶意节点修改交易信息,实现数据安全可靠传输。为降低共识机制时延和能耗,提出了改进的基于投票的委托权益证明(DPoS)共识机制,得票数超过阈值的FNs组成验证集,验证集中的FN轮流作为管理者生成新区块。最后,以最小化网络成本为目标,联合优化任务卸载决策、传输速率分配和计算资源分配,提出任务卸载决策和资源分配(TODRA)算法进行求解,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。
  • 图  1  基于区块链的雾网络场景

    图  2  任务卸载和区块共识流程图

    图  3  网络场景图

    图  4  3种成本与数据大小的关系

    图  5  不同方案的网络成本与用户设备数量的关系

    图  6  不同方案的网络成本与系统带宽的关系

    图  7  不同用户设备数量下FNs的得票数

    图  8  不同方案的网络成本与区块数量的关系

    表  1  任务卸载决策和资源分配算法

     算法1 任务卸载决策和资源分配算法(TODRA)
     (1) 初始化${\boldsymbol{\rho}}$, $ \varphi $, ${t_{\max }}$和最大容忍$\varsigma $,令$t{\text{ = }}0$。
     (2) 步骤1当$t \le {t_{\max }}$时,分配传输速率${R_{k,n}}$和卸载决策${\delta _k}$。
       (a) 根据式(38)更新对偶变量$ {\boldsymbol{\rho}} $和$ {\boldsymbol{\varphi}} $。
       (b) 如果满足条件$||\rho (t + 1) - \rho (t)|| < \varsigma $和
         $||\varphi (t + 1) - \varphi (t)|| < \varsigma $,则有
         $ R_{k,n}^{\text{*}}{\text{ = }}{R_{k,n}}(t) $, $ \delta _k^{\text{*}}{\text{ = }}{\delta _k}(t) $,并退出循环。
       (c) 否则,$t{\text{ = }}t + 1$,进入下一次迭代。
     (3) 步骤2 令${\phi _{\min }} = \dfrac{{{\delta _k}P_n^{{\text{sta}}}{Q_n}}}{{{E^{\max }} - E_{0,k}^{{\text{tol}}} - {\beta _{k,n}}{P_k}{D_k}}}/\displaystyle\sum\limits_{n = 1}^N {\frac{1}{{{\phi _n}}}} $,
       ${\phi _{\max } } = ({F^{\max } }{\text{ - } }\displaystyle\sum\limits_{k \in {\varOmega _n} } { {f_{n,k} } } )/\sum\limits_{n = 1}^N {\frac{1}{ { {\phi _n} } } }$,直到${\phi _{\max }}$与${\phi _{\min }}$的差

      值小于等于最大容忍$\varsigma $,返回结果${\phi _{{\text{res}}}}$。
       (a) 定义变量${\phi _b} = ({\phi _{{\text{min}}}} + {\phi _{{\text{max}}}})/2$。
       (b) 如果满足条件${\text{|} }{\phi _{ {\text{max} } } }{{ - } }{\phi _{ {\text{min} } } }| < \varsigma$,则${\phi _{{\text{res}}}}{\text{ = }}{\phi _b}$。
       (c) 否则,利用二分法更新拉格朗日乘子$\phi $。
       (d) 如果条件$\displaystyle\sum\limits_{n = 1}^N {\frac{ { {\phi _b} } }{ { {\phi _n} } } } > {F^{\max } } - {f_{n,w'} }$成立,${\phi _{\max }} = {\phi _b}$,否
         则$ {\phi _{\min }} = {\phi _b} $。
       (e) $ b = b + 1 $,返回(a)。
       (f) 把${\phi _{{\text{res}}}}$代入式(42),得到计算资源的最优解。
     (4) 算法结束。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-05-12
  • 修回日期:  2021-12-23
  • 录用日期:  2021-12-27
  • 网络出版日期:  2022-01-14
  • 刊出日期:  2022-07-25

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