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基于网络模体的空闲计算资源捕获算法.docx
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基于网络模体的空闲计算资源捕获算法.docx
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随着无线通信技术和微处理器技术的发展,智能手机、平板电脑等移动设备急剧增加
[1]
,思科预测到 2022 年全球移动设备将超过 120 亿台
[2]
。然而,受物理尺寸以及电池技术
限制,移动设备计算能力和电池容量有限,难以满足像虚拟现实(VR)等新型应用的快响
应、高能耗执行需求
[3-4]
。高可靠和低时延通信问题是近年来无线通信研究的难点和热点
[5]
。设备到设备(device to device,简称 D2D)技术的出现,使得设备可以直接在设备与设备
间进行数据传输
[6-7]
,可减轻基站负载,有助于缓解网络拥塞
[8-9]
,受到学术界和工业界的广
泛关注。然而,如何捕获系统可用计算资源(即空闲终端),减少云端负载至关重要。
目前,已经有很多学术工作致力于复杂网络中信息的捕获。为揭示复杂系统的结构属
性,文献[10]提出网络模体(network motif)的概念,即复杂网络的互联基元(网络子图),其
在网络中出现的次数远高于其他随机网络子图,即网络模体具有统计占优特性。目前,网
络模体的检测、分析、统计等,已成为热门研究
[11-13]
。
已有的网络属性研究主要针对网络节点、链接关系或整个网络的基本信息,如平均度
[14]
、聚类系数
[15]
、平均最短距离
[16]
、间度
[17]
等,缺乏对网络模体结构测度量的分析。不同
的网络,节点的连接关系不同,其网络模体结构也有显著差异
[18]
。近年来,有少部分研究
将复杂网络与网络模体结合,对复杂网络的网络模体结构测度量进行分析。文献[19-21]主
要针对生物网络,研究 DNA 中网络模体特点、方法、优缺点,并对网络模体的检测进行
归纳。然而,上述文献未考虑普通复杂网络及网络中不同节点的结构属性。鉴于此,基于
移动边缘计算(mobile edge computing,简称 MEC)网络,考虑通信网络的资源利用率低下问
题
[22]
,将计算卸载与网络模体结合,通过查找复杂网络中模体,同时计算模体的 Z 得分,
判断模体在原网络中的重要性,并结合 KM 算法,提出一种基于网络模体的设备匹配资源
搜索算法,以充分捕获系统空闲计算资源,提高系统资源利用率,减少边缘云端负载。最
后,仿真结果表明,该算法能有效捕获空闲计算资源,提高空闲资源利用率。
1. 网络模体概述
将网络模体简称为模体,并对其定义、网络架构特征进行描述。
1.1 模体定义及特征
1) 模体定义。复杂网络的互联基元(网络子图)在网络中出现的次数远高于对应随机网
络子图
[10]
。给定一个网络 G={V, E},节点个数 V =N,则模体定义为一个二元组(B, A),B
为 k×k 模体邻接矩阵,A⊂{1, 2, …, k}为锚定节点。k-模体可表示为
M(B,A)={(v,χA(v))∣v∈Vk,v1,v2,⋯,vk distinct ,Av=B},
(1)
其中:v 为节点向量;χ
A
(v)为选择函数,表示从向量中取出锚定节点 A;(v, χ
A
(v))∈
M(B, A)为模体实例。
2) 模体特性。节点数量特征:模体是小型、紧凑的连接子图结构,其大小介于网络
个体和社团之间,一般由少数几个节点连接构成
[23]
。结构特征:模体可以用来描述社团内
部成员之间的基本连接模式,能够揭示大多数网络的基础信息结构和基本构成,对于一些
特殊网络而言,甚至可以认为该网络是多种“模体”的扩展。统计特征:模体在实际网络中
出现的次数一般大于在随机网络中出现的次数,一般要求(n
M
- n
rand
)>0.1n
rand
。
1.2 基于模体的测度量
模体网络的常用测度量包括模体频率、模体 Z 分数及模体导率。
1) 模体频率。在统计上,模体具有统计占优特性,即模体在实际网络中出现的频率
大于模体在对应随机网络中的频率。给定子图类型 M,其在网络出现的频率为
。fM=nMnsub 。
(2)
其中,n
M
、n
sub
分别为子图类型 M 和同节点数子图在 D2D 通信网络中出现的次数。
若 M 为网络的模体,则 f
M
为模体频率。
2) 模体 P 值。对于模体 M,为保证其统计占优特性,其在实际网络中出现的次数应
大于它在随机网络中出现的次数。文献[24]给出模体存在的条件,即模体在随机网络中出
现的次数大于在实际网络中出现的次数的概率应小于一个阈值,定义此概率值为模体的 P
值。P 值越小,说明该模体在网络中越重要。P 值用来证明子图联通类型是否可作为网络
模体。
3) 模体 Z 分数。Z 分数(Z-score),也叫标准分数,其数学表达式为
。Z=X−X¯std(X)。
(3)
其中:X、X 分别为原始数据和数据平均值;std(X)为标准差。从式(3)可看出,Z 分数
能够确定一个分数距离平均数的标准距离,从而衡量其在初始数据中的地位。
考虑衡量模体在初始通信网络中的地位,将 Z 分数引入模体网络,分析模体类型在通
信网络中的重要性。模体的 Z 分数表示为
。ZM=fD2D −f¯rand std(frand )。
(4)
其中:f
D2D
为模体在原通信网络中出现的频率;f
rand
为模体在随机网络中出现的平均频
率;std(f
rand
)为模体在随机网络中出现的标准差。
1.3 相关工作
根据模体测度量性质,当前与模体有关的研究主要从模体的查找、统计特性和结构特
性上进行分析。
在模体的查找研究方面,文献[25]总结了复杂网络中的主题查找算法,并概述各策略
的区别和优势。文献[26]基于网络检测并行性,提出一种分布式控制策略,在整个计算过
程中提供动态负载平衡以实现模体检测的近线性加速。在模体统计特征研究方面,模体的
频率或次数常作为衡量标准。文献[27]计算了所有 3 节点模体的绝对频率,并以此对网络
进行分类。文献[28]基于模体在实际网络和随机网络的出现频率,采用 Z-SCORE 模型,提
出一种快速、高效、并行的算法,加快模体的统计速度。文献[24]验证了复杂网络中模体
的存在性,并基于模体顶点度,通过引入模体边度,分析模体在网络中的重要性。在模体
应用上,文献[29]基于模体,提出了一种新的 D2D 网络分析框架,研究了星形和链形 2 种
模体对 D2D 网络性能的影响,并确定有效的内容传播策略,导出了模体的统计显著性、中
断概率和设备平均吞吐量的封闭解析表达式。
基于上述文献,通过对模体频率、P 值及 Z 分数进行分析,证明 D2D 网络中模体的
存在性,并结合 KM 算法对网络空闲计算资源进行捕获。
2. 模体网络构造及分析
2.1 D2D 通信模型
支持 D2D 通信的单蜂窝网络架构如图 1 所示,主要包含基站、MEC 服务器和设备集
N。设备有 2 种状态,分别为空闲状态和工作状态,工作设备可将计算任务卸载到空闲移
动设备和 MEC。
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