Page 396 - 《软件学报》2025年第10期

汪建洲 等: 基于双边拍卖的多基站移动边缘计算资源分配方法 4793

resources in multi-communication base stations and multiple computing resources of edge servers and introduces resource scarcity and
bidding density to ensure high allocation efficiency. Theoretical analysis shows that the DACRA mechanism is a polynomial time
algorithm that satisfies incentive compatibility, budget-balance, and individual rationality. Simulation results based on a publicly available
dataset show that the proposed mechanism can yield lower computational time costs, and higher social welfare, request success rates, and
resource utilization rates than existing research results.
Key words: mobile edge computing (MEC); double auction; multi-base station environment; maximizing benefit for multiple participant
近年来, 随着物联网和无线通信技术的飞速发展, 涌现出如虚拟现实 [1] 、自动驾驶 [2] 、远程医疗 [3] 等具有高数
[5]
据速率、低交互时延需求的新应用 [4] . 移动边缘计算 (mobile edge computing, MEC) 作为一种新兴的计算模式, 将
计算资源下沉到靠近用户的边缘网络, 并通过无线通信技术将用户任务上传至边缘计算服务器执行, 弥补了用户
终端设备算力的不足, 同时提供了高速率和低时延的计算服务环境, 有效地提升了用户体验 [6] . 然而, 随着边缘计
算服务器部署推进, 可以预见 MEC 网络将拥有海量无处不在的边缘节点和通信基站. 因此, 如何合理地设计多通
信基站多边缘服务器的 MEC 环境中计算资源和无线通信资源的分配和定价策略, 以充分保证多方资源分配参与
者的收益, 是 MEC 面临的一项严峻挑战.
目前, 国内外的学者已经对 MEC 资源分配和定价策略展开了大量研究. 其中, 资源拍卖由于能够通过竞价地
方式激励个体理性的参与者加入资源分配中, 同时保证资源分配和收益的高效性, 在移动边缘计算中得到广泛应
用 [7] . 文献 [8] 提出了一种应用于边缘计算频谱分配的单边拍卖 (core-selecting auctions, CSA) 方法, 能够获得至少
[9]
与 VCG (Vickrey-Clarke-Grove) 机制相当的收益. 文献 [10] 设计密封拍卖机制实现了移动社交云资源多对多的
分配与定价, 在保证买方最小收益情况下实现资源共享. 文献 [11] 提出了一种基于贪心原理的边缘资源分配和定
价 (greedy edge resource allocation and pricing, G-ERAP) 的组合拍卖机制, 该机制以社会福利 (social welfare) [12] 最
大化为目标解决了买方和卖方之间虚拟实例分配和定价问题. 文献 [13] 提出了基于固定价格的边缘节点分配
(fixed price based fog node allocation, FixP-FogNA) 机制和基于组合拍卖的边缘服务分配 (combinatorial auction-
based fog service allocation, CAuc-FogSA) 机制, 解决了卖方的服务分配问题. 文献 [14] 提出了分层可信资源分配
(hierarchical trustful resource assignment, HTRA) 算法和信任计算 (trust computing algorithm, TCA) 算法. 该算法采
用了一种智能生产系统中无线通信和数据处理的分层方法, 通过多层的分配和支付保障了买卖双方收益. 文献 [15]
提出了基于贪心的资源分配 (blockchain-aided auction based resource allocation, BARA) 机制, 由联盟区块链和智能
合约组织拍卖而无需拍卖代理, 可以在多项式时间内得到近似的社会福利最大化. 文献 [16] 提出了一种 3 层可信
组合拍卖 (truthful combinatorial auction, TCA-Comb) 机制, 由卖方 (边缘云) 同时提供计算资源和无线带宽资源给
买方, 以社会福利最大化为目标解决 MEC 计算任务卸载的问题. 然而, 以上基于单边拍卖的方法只考虑了部分买
方、卖方、拍卖代理的收益, 难以实现多方收益最大化.
为了解决以上问题, 近年来, 基于双边拍卖 (double auction) [17] 机制的 MEC 资源分配和定价方法逐步受到关
注. 文献 [18] 提出了基于中断的双边拍卖 (breakeven-based double auction, BDA) 和基于动态定价的双边拍卖
(dynamic pricing based double auction, DPDA) 算法, 以社会福利最大化为目标提升了工业物联网中资源分配的效
率. 文献 [19] 提出了两种基于双边拍卖的多任务资源分配 (multi-task resource allocation incentive based on double
auction, MRAIDA) 机制, 解决了 MEC 中多边缘服务器资源分配的问题. 文献 [20] 提出了基于斯塔克尔伯格博弈
(Stackelberg game) [12] 的双边拍卖的协同挖矿网络 (collaborative mining network, CMN), 挖矿网络内的设备通过双
边拍卖充分利用空闲设备的计算资源, 进一步提升挖矿效率. 文献 [21] 提出了一种可信 (truthful) [12] 组合双边拍卖
(truthful combinatorial double auctions, TCDA) 机制. 该机制设计了基于临界值和 VCG 机制的定价策略, 旨在提高
算法运行效率的同时保证可信. 文献 [22] 提出了基于区块链的计算与无线通信资源联合管理双向拍卖 (joint
management double auction, JMDA) 模型, 并采用区块链有效遏制了恶意节点对资源分配的影响, 保证了买方收益.
文献 [23] 提出了一种可信的面向服务的双边拍卖 (computing service auction, COMSA) 机制, 考虑频谱分配和数据
路由的网络优化, 并提出一种两步解耦网络优化和机制设计的方法来解决设计复杂性. 文献 [24] 提出了迭代式的
双边拍卖 (iterative double auction, IDA) 算法, 以最大化社会福利为目标搜索最优解, 还提出了一种加权经验学习