[發明專利]一種基于功率控制和資源分配的任務卸載方法

有效

• 申請號: 202010018997.9
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111245651B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 徐金城;周鵬;楊博
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: H04L41/142
• 分類號: H04L41/142;H04L41/14;H04L67/12
• 代理公司: 上海旭誠知識產權代理有限公司 31220
• 代理人: 鄭立

1.一種工業物聯網中基于功率控制和資源分配的任務卸載方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：系統建模，工業物聯網絡中包含n臺交換機和m臺設備，所述交換機之間通過有線方式進行通信；根據所述交換機的通信覆蓋范圍將所述工業物聯網絡分為n個簇域，每個所述簇域包含一臺邊緣服務器和若干所述設備，所述設備與所述交換機進行無線通信；所述邊緣服務器的計算能力為所述設備的計算能力為f_i^L，每個所述設備會產生一個計算任務Q_i，所述計算任務Q_i包含任務數據量大小d_i和任務計算量c_i兩個指標；所述設備上的計算任務有三個計算位置可以選擇，所述設備本身、本所述簇域內的所述邊緣服務器、其他所述簇域內的所述邊緣服務器；所述設備通過所述交換機將所述計算任務卸載到所述邊緣服務器上進行計算；每個所述邊緣服務器會給卸載到其上的所述計算任務分配一定比例的計算資源；

步驟二：構建所述設備的通信功率控制、全體計算任務的資源分配、計算位置決策模型，建立混合整數非線性規劃問題，優化總任務的卸載開銷；

步驟三：求解所述步驟二中建立的規劃問題，根據優化變量的不同將問題分解為三個子優化問題進行求解，即通信功率控制問題、資源分配問題和計算位置決策問題；

步驟四：根據步驟三中求得的最優通信功率、資源分配策略，建立跨域卸載的強化學習模型，利用深度強化學習方法求出所述計算任務的最優計算位置決策，得到通信功率、資源分配和計算位置的聯合優化策略；

在所述設備計算的模型為：

表示任務在本地設備計算的時間消耗；表示任務在本地設備計算的能量消耗，其中ζ_i是設備i計算的能耗密度；在本地設備計算的開銷為其中α_i為權重因子，α_i∈(0，1)；

在本所述簇域計算的模型為：

一個所述簇域內所述交換機S_j總的無線通信帶寬為B_j，對應的設備集合是Ψ_j，設備i分配到的實際帶寬大小為

其中x_i是二進制變量，x_i＝0表示任務在本地設備計算，x_i＝1表示任務需要卸載到邊緣服務器計算；設備i與本簇域內交換機采用時分多址(Time division multiple access，TDMA)無線通信，數據傳輸速率為

p_i為設備i的通信發射功率，g_i為設備i與交換機之間的信道增益，N₀為信道噪聲單邊功率譜密度；在本地簇域的邊緣服務器完成任務的時間消耗為

其中γ_i表示處理任務Q_i的邊緣服務器位置，γ_i∈{1,2,…,N}，表示邊緣服務器γ_i分配給任務Q_i計算能力的比例，能量消耗為

在本所述簇域內計算的開銷為

其中α_i為權重因子，α_i∈(0，1)；

在其他所述簇域計算的模型為：

所述交換機之間的數據傳輸率為常數r_w，任務在其他所述簇域的所述邊緣服務器上計算的時間消耗分為三部分：所述設備將所述計算任務卸載到本所述簇域內所述交換機的傳輸時間，本所述簇域的所述交換機將所述計算任務卸載到目標簇域交換機的傳輸時間，所述計算任務在目標簇域內所述邊緣服務器上的計算時間：

能量消耗為

所述計算任務在其他簇域內計算的開銷為