基于雾计算的物联网资源与服务有效匹配算法

Fog computing based on IoT system (FCIoT) will have a great attraction in the industrial Internet and smart cities. We consider an FCIoT consists of at least three-parties: IoT devices / sensors, fog node platforms and users. In the case of resource constraints (such as bandwidth, node energy and processing power), the greatest difficulty in providing end-to-end services is the mismatch between the resources of the fog node and the user's requirements. The key technology to meet this challenge is to quickly find the effective service channel from the IoT device to end-user and maximize the limited resource utilization of networking and fog nodes. The theoretical foundation of this technology is to study the matching theory and algorithms of existing resources and service requirements of end-users. To the best of our knowledge, no studies have been reported on the new types of matching algorithms for FCIoT. In order to fill this gap, this research intends to accomplish the following research tasks: 1) The theory and algorithm design of multi-party optimal matching problem modeling and multiparty matching in FCIoT; 2) Novel cooperative matching game for cooperation matching algorithm under the resource constraints; 3) Study of high-performance anycasting based distributed matching algorithm and the realization of FCIoT prototype system to test the feasibility of the research outcomes.

基于雾计算平台的IoT系统（FCIoT）将在工业互联网和智慧城市方面有着极大的吸引力。一个FCIoT系统由至少三方系统组成:IoT设备/传感器，雾节点平台和用户。在资源受限情况下(如带宽，节点能量和处理能力)，提供端到端服务的最大困难是雾节点资源与用户需求的错配。应付这项挑战的关键技术是快速地寻找从IoT设备到用户之间的有效服务通道并且最大化运用网络和雾节点的有限资源。而奠定此项技术的理论基础正是资源与服务需求的合作匹配算法。据我们所知，关于FCIoT的资源匹配算法研究目前尚未见诸报道。为填补这项空白，本项研究拟完成以下研究任务:1) FCIoT中多方最优匹配问题建模和多方匹配的理论和算法设计；2)提出合作式匹配的博弈模型，研究各方合作匹配及博弈在FCIoT资源受限情况下的有效算法；3)利用选播组协议研究高性能分布式的匹配算法并实现FCIoT原型系统以测试新型算法的可行性。

基于雾计算平台的IoT系统（FCIoT）将在工业互联网和智慧城市方面有着极大的吸引力。一个FCIoT系统由至少三方系统组成:IoT设备/传感器，雾节点平台和用户。在资源受限情况下(如带宽，节点能量和处理能力)，提供端到端服务的最大困难是雾节点资源与用户需求的错配。应付这项挑战的关键技术是快速地寻找从IoT设备到用户之间的有效服务通道并且最大化运用网络和雾节点的有限资源。而奠定此项技术的理论基础正是资源与服务需求的合作匹配算法。据我们所知，关于FCIoT的资源匹配算法研究目前尚未见诸报道。为填补这项空白，本项研究拟完成以下研究任务:1) FCIoT中多方最优匹配问题建模和多方匹配的理论和算法设计；2)提出合作式匹配的博弈模型，研究各方合作匹配及博弈在FCIoT资源受限情况下的有效算法；3)利用选播组协议研究高性能分布式的匹配算法并实现FCIoT原型系统以测试新型算法的可行性。. 围绕上述研究目标，本项目着重解决以下科学问题：.1).边缘（雾）计算中多方最优匹配博弈建模理论与算法及安全管理：管理边缘资源是边缘计算中的关键问题之一。边缘计算中资源分配的关键工作集中在通过在云和边缘节点再就IoT节点上进行分配任务来实现服务资源匹配，从而实现高质量服务和低延迟理论与有效安全算法保证。.2).边缘（雾）异构空间计算资源受限情况下的各方合作匹配理论与有效算法：对边缘计算来说，资源受限情况下提供最好的服务是多维度的关键问题。需要创新性地进行资源空间（例如运算与通讯资源等）建模，然后对服务空间（服务延迟与带宽）进行建模。往往资源与服务需求匹配的非一致性使得有效的匹配非常困难。由此研究有效的异构空间计算资源受限情况下的各方合作匹配理论与有效算法是本项目需要解决的关键问题。..项目成果：2019-2022共发表相关67篇文章；标注51 篇； 其中CCF A 18篇，CCF B 21篇，ACM/IEEE Trans 41篇， ， 专利：4。