[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

本發明公開了一種基于功率控制和資源分配的任務卸載方法，涉及工業物聯網領域，建立工業現場的跨域網絡模型，構建了設備任務的計算模型，并根據所述模型，將通信功率控制、資源分配和計算卸載問題構建為混合整數非線性規劃模型，將問題分解為三個子問題，利用凸優化知識、拉格朗日乘子法和KKT(Karush?Kuhn?Tucker)條件求得最優通信功率和資源分配策略，代入原目標函數后，利用深度強化學習算法求得任務計算位置的最優決策，得到任務卸載的通信功率、資源分配和計算位置的最優策略。本發明能夠在工業網絡任務卸載中得到最優策略，具有降低任務延遲，減少設備能耗，保證服務質量的技術效果。

技術領域

本發明涉及工業物聯網領域，尤其涉及一種基于功率控制和資源分配的任務卸載方法。

背景技術

工業物聯網是物聯網技術在工業領域的應用和推廣。相比于物聯網在其他應用領域，比如智慧醫療、智能交通，工業領域對數據的實時性和可靠性有更高要求。相關研究表明：大多數收集到的工業數據需要被實時存儲、處理。因此，研究有效的任務處理策略，滿足低時延高可靠性的要求，是十分必要的。

工業物聯網的發展對計算架構提出了更高的要求。云計算作為一種常見的計算架構，擁有豐富的計算資源和存儲資源，用戶把數據上傳云服務器進行計算，可以降低終端設備的計算負擔。然而，工業現場環境中設備眾多，且設備上產生的計算密集型任務對處理時延有較高的要求，把大量數據上傳到云服務器不僅會導致網絡擁塞，而且會產生較大的時延。因此邊緣計算成為了工業網絡中一種適用的計算架構，它可以利用網絡邊緣設備的計算和存儲能力，將云計算的能力延伸到網絡邊緣，在提供豐富計算資源的同時有效降低網絡時延，減輕網絡負載壓力。邊緣計算因其低時延和高帶寬的優點適用于許多計算密集型和時延敏感型的場景。

工業物聯網在結合了邊緣計算之后，給網絡中的任務處理帶來了一些新的模式和挑戰。首先，在工業現場的復雜環境中，底層設備的異構性導致設備的計算和通信能力不同，產生的計算任務也有不同的數據量、計算量和時延要求，設備需要確定最優的計算模式來滿足任務的要求；其次，當設備選擇將任務卸載到邊緣服務器計算時，需要選擇合適的邊緣服務器提高計算效率，而邊緣服務器也要對卸載到其上的任務分配相應的計算資源。以往的研究工作往往只關注計算資源的分配，而真實場景中，無線網絡資源同樣是限制任務卸載的關鍵，因此需要聯合計算資源、通信資源和計算模式對任務卸載進行優化，從而得到任務卸載的最優策略。

因此，基于以上分析，在結合邊緣計算與工業無線技術的工業物聯網中，亟需一種有效的任務卸載方法和資源分配策略，最小化設備處理任務的開銷，滿足工業數據被實時存儲、處理的時延要求。

因此，本領域的技術人員致力于開發一種基于功率控制和資源分配的任務卸載方法。

發明內容

有鑒于現有技術的上述缺陷，本發明所要解決的技術問題是提供一種工業物聯網中通信功率優化、跨域資源分配和計算卸載的方法。該方法在滿足設備通信功率要求以及計算能力約束的前提下，通過不同簇域中設備的通信功率控制、邊緣服務器計算資源分配以及卸載位置決策等方式，實現任務卸載開銷的最小化。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于功率控制和資源分配的任務卸載方法，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，交換機之間通過有線方式進行通信；根據交換機的通信覆蓋范圍將工業物聯網絡分為n個簇域，每個簇域包含一臺邊緣服務器和若干設備，設備與交換機進行無線通信；邊緣服務器的計算能力為設備的計算能力為每個設備會產生一個計算任務 Q_i，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；設備上的計算任務有三個計算位置可以選擇，設備本身、本簇域內的邊緣服務器、其他簇域內的邊緣服務器；設備通過交換機將計算任務卸載到邊緣服務器上進行計算；每個邊緣服務器會給卸載到其上的計算任務分配一定比例的計算資源；