[發明專利]一種基于貝葉斯網絡的MEC隨機任務遷移方法

在審

• 申請號: 201811233301.3
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109375999A
• 公開（公告）日: 2019-02-22
• 發明（設計）人: 霍如;薛寧;鄂新華;劉江;黃韜;劉韻潔
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

本發明公開一種基于貝葉斯網絡的MEC隨機任務遷移方法，包括：將應用轉換為包含多個子任務的有向圖,利用貝葉斯網絡中對子節點的概率計算方法來計算當前子任務遷移決策的先驗概率；根據概率以移動設備能耗最小化為優化目標生成一組調度策略；利用弱窮舉算法對生成的調度策略進行調整，從而得出最佳的計算任務遷移策略。本發明的技術方案，解決MEC場景下的隨機任務調度問題。

技術領域

本發明屬于無線網絡技術，尤其涉及一種基于貝葉斯網絡的MEC隨機任務遷移方法。

背景技術

近年來，隨著移動互聯網和物聯網的快速發展，對網絡的時延、可靠性提出了更高的要求，而多接入邊緣計算(Multi-access Edge Computing,MEC)由于其靠近用戶的特性，可以為用戶提供更低時延、更可靠的網絡體驗。在MEC場景下，用戶和服務器的距離很近，數據的傳輸速率會很快，在處理任務時既可以利用服務器強大的計算能力又可以節省移動設備的資源消耗。因此，移動設備更傾向于向MEC服務器遷移任務而提高任務的執行性能，降低任務在移動設備上的開銷。然而，移動設備如何進行任務的遷移則進一步影響用戶的體驗(如，時延等)以及MEC服務器負載能耗等問題。由此可見，MEC場景中設計一個合理的移動終端設備任務遷移方法既能夠降低移動設備的電量消耗，又能夠保證移動用戶的體驗質量，成為一項備受關注的研究內容。

現有針對MEC系統場景下的移動設備計算任務遷移方案為：首先利用馬爾科夫決策過程構建系統模型，然后將任務緩存隊列中的任務狀態、本地執行單元的執行狀態和傳輸單元的狀態作為馬爾科夫決策過程的狀態空間，通過分析每一個任務在移動設備上的平均能耗，構建一個以能耗為約束的最小化時延的優化問題，最后利用一維搜索算法尋找其最優解，從而得到移動設備計算任務遷移的最佳策略。

現有的技術方案下，在進行任務遷移決策時，是以一個任務作為整體進行遷移決策的，但是，在真實場景中部分任務需要和移動設備進行交互而必須在本地執行，屬于不可遷移的子任務，并且子任務之間是存在關聯性的，并不能夠進行整體遷移。因此，在目前的技術方案中，是不適用于真實的場景的。在MEC的場景下，用戶的移動設備會與運營商的基站進行頻繁的交互，如果采用整體遷移的方案，將喪失交互能力，這顯然是不符合實際應用的。

發明內容

本發明為了解決MEC場景下的隨機任務調度問題，利用貝葉斯網絡的特性，提出了一個新的解決方案，設計一個單用戶MEC系統中基于貝葉斯網絡的隨機任務遷移方法。貝葉斯網絡可以通過圖形化的方式對變量間的定量依賴關系進行描述，在聯合概率分布中給各個變量均賦予一個特定值P，于是利用貝葉斯網絡中的各個節點所對應的條件概率分布表，將所需的其他概率信息計算出來。在MEC場景下，可根據任務的各個子任務間的依賴關系可以構建出一個貝葉斯網絡，利用貝葉斯網絡對依賴關系的數學化描述可以清晰地表示出各個子任務之間的相互影響，這種定量數學描述可以直接轉換為一組任務遷移策略。因此，本發明將應用轉換為包含多個子任務的有向圖,利用貝葉斯網絡中對子節點的概率計算方法來計算當前子任務遷移決策的先驗概率，然后根據概率以移動設備能耗最小化為優化目標生成一組調度策略，最后利用弱窮舉算法對生成的調度策略進行調整，從而得出最佳的計算任務遷移策略。本發明在充分考慮了每一個子任務的情況下，作出了隨機任務最終的遷移策略，即部分子任務遷移計算、部分子任務仍然在移動終端設備計算，保證了每一個不可遷移子任務都能夠在本地執行以滿足用戶交互的需要，更加適用于真實場景，同時還實現了在一個隨機任務到達時能夠以常數級別的時間復雜度找到該任務的近似最優解，提高了優化效率。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案

一種基于貝葉斯網絡的MEC隨機任務遷移方法包括：

步驟1、將應用轉換為包含多個子任務的有向圖,利用貝葉斯網絡中對子節點的概率計算方法來計算當前子任務遷移決策的先驗概率；

步驟2、根據概率以移動設備能耗最小化為優化目標生成一組調度策略；