一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法及裝置

本發(fā)明涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的傳輸調(diào)度技術(shù)，特別涉及一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的工業(yè)設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，并將人、機(jī)和物相互連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了高度智能化的工業(yè)系統(tǒng)。然而，由于工業(yè)設(shè)備計(jì)算頻率有限且電池容量受限，在這些設(shè)備上運(yùn)行計(jì)算密集型應(yīng)用可能導(dǎo)致顯著的計(jì)算延遲和過(guò)度的能量消耗，嚴(yán)重降低用戶體驗(yàn)。為了解決這一問(wèn)題，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生，使得任務(wù)可以被卸載到邊緣服務(wù)器進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

2、然而，由于大量異構(gòu)工業(yè)設(shè)備的接入以及開放的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，使得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中工業(yè)設(shè)備和邊緣服務(wù)器之間的可信度可能會(huì)受到影響，數(shù)據(jù)等信息容易被攻擊者竊取。因此，區(qū)塊鏈技術(shù)被引入，以增強(qiáng)其安全性和隱私性。

3、然而，簡(jiǎn)單地將區(qū)塊鏈添加到工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中可能無(wú)法保證邊緣服務(wù)器和工業(yè)設(shè)備之間的可信度，甚至可能加劇開銷，導(dǎo)致邊緣計(jì)算的失敗。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法及裝置，主要目的在于解決目前存在工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和資源聯(lián)合調(diào)度過(guò)程中邊緣服務(wù)器和工業(yè)設(shè)備之間的可信度低，邊緣計(jì)算容易失敗的問(wèn)題。

2、為解決上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法，包括：

3、構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；

4、基于所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任務(wù)與資源聯(lián)合調(diào)度階段以及所述動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的共識(shí)階段分別對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)約束條件，以最大化任務(wù)可信處理效率為目標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的優(yōu)化模型，所述優(yōu)化模型中攜帶有各待優(yōu)化參數(shù)；

5、基于預(yù)設(shè)多智能體馬爾可夫決策過(guò)程模型對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行模型重構(gòu)，得到目標(biāo)優(yōu)化模型；

6、基于實(shí)時(shí)采集的所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各工業(yè)設(shè)備的觀測(cè)信息采用預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)所述目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的與各所述待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)值。

7、為解決上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度裝置，包括：

8、工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；

9、模型構(gòu)建模塊，用于基于所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任務(wù)與資源聯(lián)合調(diào)度階段以及所述動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的共識(shí)階段分別對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)約束條件，以最大化任務(wù)可信處理效率為目標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的優(yōu)化模型，所述優(yōu)化模型中攜帶有各待優(yōu)化參數(shù)

10、模型重構(gòu)模塊，用于基于預(yù)設(shè)多智能體馬爾可夫決策過(guò)程模型對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行模型重構(gòu)，得到目標(biāo)優(yōu)化模型；

11、優(yōu)化模塊，用于基于實(shí)時(shí)采集的所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各工業(yè)設(shè)備的觀測(cè)信息采用預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)所述目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的與各所述待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)值。

12、為解決上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述所述基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法的步驟。

13、為解決上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電子設(shè)備，至少包括存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器在執(zhí)行所述存儲(chǔ)器上的計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述所述基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法的步驟。

14、本申請(qǐng)中的有益效果：本申請(qǐng)通過(guò)構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；基于所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任務(wù)與資源聯(lián)合調(diào)度階段以及所述動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的共識(shí)階段分別對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)約束條件，以最大化任務(wù)可信處理效率為目標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的優(yōu)化模型，所述優(yōu)化模型中攜帶有各待優(yōu)化參數(shù)；采用動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整領(lǐng)導(dǎo)者邊緣服務(wù)器和區(qū)塊鏈超時(shí)窗口，既保障了安全性和可信性，也提升了系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性?；陬A(yù)設(shè)多智能體馬爾可夫決策過(guò)程模型對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行模型重構(gòu)，得到目標(biāo)優(yōu)化模型；基于實(shí)時(shí)采集的所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各工業(yè)設(shè)備的觀測(cè)信息采用預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)所述目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的與各所述待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)值，提高了工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中任務(wù)的可信處理效率。

15、上述說(shuō)明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說(shuō)明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。

技術(shù)特征：

1.一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任務(wù)與資源聯(lián)合調(diào)度階段以及所述動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的共識(shí)階段分別對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)約束條件，以最大化任務(wù)可信處理效率為目標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建之前，所述方法還包括：構(gòu)建各預(yù)設(shè)約束條件；

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任務(wù)與資源聯(lián)合調(diào)度階段以及所述動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的共識(shí)階段分別對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)約束條件，以最大化任務(wù)可信處理效率為目標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建之前，所述方法還包括：構(gòu)建任務(wù)可信處理效率函數(shù)；

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于預(yù)設(shè)多智能體馬爾可夫決策過(guò)程模型對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行模型重構(gòu)之前，所述方法還包括：構(gòu)建預(yù)設(shè)多智能體馬爾可夫決策過(guò)程模型；

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于實(shí)時(shí)采集的所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各工業(yè)設(shè)備的觀測(cè)信息采用預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)所述目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化之前，所述方法還包括：構(gòu)建預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型；

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、各所述初始模型參數(shù)、預(yù)設(shè)第一損失函數(shù)、預(yù)設(shè)第二損失函數(shù)、預(yù)設(shè)第三損失函數(shù)、以及預(yù)設(shè)熵正則化損失函數(shù)對(duì)各所述初始模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到與各所述邊緣服務(wù)器對(duì)應(yīng)的目標(biāo)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，以得到所述預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型，具體包括：

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于實(shí)時(shí)采集的所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各工業(yè)設(shè)備的觀測(cè)信息，采用預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)所述目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到用于對(duì)所述工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度的與各所述待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)值，具體包括：

8.一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度裝置，其特征在于，包括：

9.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法的步驟。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，至少包括存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器在執(zhí)行所述存儲(chǔ)器上的計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開了一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可信調(diào)度方法及裝置，涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的傳輸調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)區(qū)塊鏈機(jī)制的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；基于調(diào)度階段和共識(shí)階段分別對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)約束條件，以最大化任務(wù)可信處理效率為目標(biāo)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到優(yōu)化模型，優(yōu)化模型中攜帶有各待優(yōu)化參數(shù)；基于預(yù)設(shè)多智能體馬爾可夫決策過(guò)程模型對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行模型重構(gòu)，得到目標(biāo)優(yōu)化模型；基于實(shí)時(shí)采集的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各工業(yè)設(shè)備的觀測(cè)信息，采用預(yù)設(shè)輪轉(zhuǎn)多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型對(duì)目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，得到各所述待優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)值。本申請(qǐng)的方法提高了工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中任務(wù)的可信處理效率。

技術(shù)研發(fā)人員：許馳,張培風(fēng),于海斌,李棟,曾鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30