Page 402 - 《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 4799

∑ R
s m,r ·c m,r
r=1
SD m = √ (15)
∑ R
f r ·c m,r
r=1
任意用户 i 计算资源的竞价密度为:

∑
R
b i,r ·d i,r
r=1
UD i = √ (16)
R
∑
f r ·d i,r
r=1
任意用户 i 无线带宽资源的竞价密度为:

b i,BW ·d i,BW
UD i,BW = √ (17)
f BW ·d i,BW
其中, f r 表示计算资源稀缺度, 即: U j 中所有用户对第 r 种计算资源请求之和与 S j 中所有边缘服务器提供商第 r
种计算资源容量的比值为:

∑ G
d i,r
i=1
f r = √ (18)
∑ G
c m,r
m=1
其中, f BW 表示无线带宽资源稀缺度, 即: U j 中所有用户无线带宽资源需求之和与通信基站 j 无线带宽资源容量的
比值为:

∑ G
d i,BW
f BW = i=1 (19)
c j,BW
令 f = (f 1 , f 2 ,..., f R+1 ) 表示计算资源和无线带宽资源的稀缺度, 对于任意资源 r 来说, f r 值越大, 表示用户对第
r 种资源的需求越大, 该种资源越稀缺. 此外, 从用户角度看, 更大的计算资源竞价密度意味着其请求计算资源的
单位出价更高, 请求的稀缺计算资源更少, 并且类似地描述适用于无线带宽资源竞价密度. 而从边缘服务器提供商
角度来看, 更小的计算资源竞价密度意味着其计算资源单位要价更低且拥有更多稀缺计算资源. 因此, 在匹配过程
中, 将用户先按照无线带宽资源竞价密度降序排序后再按照计算资源竞价密度降序排序, 边缘服务器提供商按照
计算资源竞价密度进行升序排序. 通过这样的方式, 能够优先将那些无线带宽出价高、请求稀缺计算资源少并且
单位出价高的用户与拥有稀缺计算资源多并且单位要价低的边缘服务器提供商匹配, 提高计算资源的利用率.
边缘服务器提供商 m 基于用户 i 请求计算资源数量的总要价为:

R ∑
a i,m = s m,r ·d i,r (20)
r=1
用户 i 基于自身请求资源数量的总出价为:

R ∑
o i = b i,r ·d i,r (21)
r=1
已经使用的无线带宽为:

∑
ρ BW = d i,BW (22)
i∈Θ
其中, Θ 表示已经分配无线带宽的用户集合. 排序后对用户和边缘服务器提供商进行匹配, 寻找潜在的交易. 对于
任意用户 i ∈ U j , 只要存在边缘服务器提供商 m ∈ S j 使得 a i,m ⩽ o i 、 c m ⩾ d i 和 c j,BW ⩾ d i,BW +ρ BW , 则用户 i 和边缘服
务器提供商 m 存在潜在交易, 根据公式 (23) 和 (24) 分别计算它们计算资源的平均出价和要价, 并记录该笔潜在交
Γ 中的每组执行一次双边拍卖, 并将所有组的潜在交易收集汇总.
易. 同理, 对
用户 i 对于自身请求计算资源的平均出价为: