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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118819845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410900010.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法是由赵璐;朱嘉浩;周剑;业苇渡;肖甫设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法，首先根据用户对服务延迟的最大容忍度，分析用户对边缘服务器的可访问性；然后依据可访问边缘服务器的可用性，评估用户获取服务的可靠性程度，并通过满足服务可靠性要求的用户数量来定义应用程序供应商的服务可靠性收益；最后统筹部署成本和服务可靠性收益建模服务部署收益，构建基于可靠性保障的收益最大化边缘服务部署模型，并采用经典的多重背包约束下的非单调子模函数最大化问题对所解决问题进行规约，基于子模问题特性，提出高效近似最优边缘服务部署方案，提升服务部署收益，降低潜在故障发生对服务可用性的影响。

本发明授权一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算中面向收益优化的可靠性增强服务部署方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤S1：考虑一个有多台边缘服务器，多种不同不符的服务部署场景，构建服务部署、边缘服务器的可访问性和服务可靠性收益量化表示模型；步骤S2：针对服务部署预算的有限性、用户异构的服务时延与可靠性要求以及边缘服务器资源的异构有限性，统筹服务可靠性收益和部署成本，构建基于可靠性保障的服务部署收益最大化问题模型；步骤S3：针对问题特性，将其转化为一个集合函数优化问题，分析该问题实际上是一个非单调子模最大化问题，并基于多重背包约束下的非单调子模函数最大化问题对该问题进行规约；步骤S4：采用近似优化算法进行求解，得到有理论性能保证的边缘服务部署方案；在步骤S1中，定义了服务部署模型：考虑一个移动计算系统，由一组n分布式边缘服务器组成，每个边缘服务器的计算资源可用于按需执行服务，存储资源可用于托管服务的实例，令为要部署在系统边缘服务器上的种服务，每个服务的部署预算为bk，在边缘服务器上部署服务ak所需的计算资源和存储资源量分别由和表示，给定请求申请的用户总数m，表示为假设每个用户仅请求一个由aj表示的服务实例，将用户uj可以容忍的最大服务延迟表示为并将uj的服务可靠性要求表示为将服务部署决策变量集表示为其中 对于每个服务ak，其总体部署成本为其中cik是在si上部署ak的部署成本，部署ak实例所产生的总成本不应超过给定的部署预算bk，即 将多个服务部署到同一边缘服务器上时，应满足以下资源限制，第一个是计算资源crs约束，第二个是存储资源srs约束 在步骤S1中，定义了边缘服务器的可访问性模型：将Lij定义为用户uj在从边缘服务器si接收服务时感知到的延迟，令accij表示用户uj是否可以访问边缘服务器si上的服务实例accij＝1或不可以accij＝0，给定用户uj的最大可接受延迟服务可访问性accij可以表示如下： 在步骤S1中，定义了服务可靠性收益量化表示模型：给定部署策略用户uj在请求ak服务时感知的服务可靠性，记为Relj，可以计算为： 其中Accuj是用户uj可以访问的边缘服务器集，即ri表示边缘服务器Si可用的概率；令表示用户uj的服务可靠性要求，为了成功服务uj，Relj的值应该不小于的值，即使用一组二元变量来指示可以成功服务哪些用户，其中xj＝1示用户uj的可靠性要求满足，即否则xj＝0即因此，对于用户可以得到： 通过满足服务可靠性要求的用户数量来定义服务供应商的服务可靠性效益，其中表示请求服务ak的用户集合，即在步骤S2中，令表示在边缘服务器上部署服务ak所获得的部署收益，可以表示为： 其中参数γ0是根据经验选择的系数，用于根据服务部署成本标准化所服务的用户数量，term1表示服务可靠性收益，term2表示由部署预算与所产生的成本之间的差值确定的部署收益，此时，在考虑服务器资源约束，用户可靠性，资源和时延要求，以及服务供应商预算情况下，最大化收益问题可以构建为： 在步骤S3中，设Relj∈[0,1]，当Relj的值增加到不小于时，映射到xj＝1，否则xj＝0，通过扩展等式中给出的Relj表达式，重新表述服务可靠性收益，即Λj： 转换方程中的离散变量xj为连续形式Λj，然后重构收益的表述如下： 其中参数γ0是根据经验选择的系数，用于根据服务部署成本标准化所服务的用户数量，此时，问题被重构为：

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