[發明專利]一種基于預測機制的移動設備多任務競爭卸載方法

有效

• 申請號: 202010058804.2
• 申請日: 2020-01-18
• 公開（公告）號: CN111328023B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 何利;劉文瑛;吳偉;袁征
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04W4/029
• 分類號: H04W4/029;H04W52/02;H04L29/08;G06N3/00;G06K9/62
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅;陳棟梁

本發明請求保護一種基于預測機制的多任務競爭卸載方法，包括下列主要步驟：S1，得到用戶停留區域，原軌跡點序列轉換為停留區域序列；S2，利用動態參數部分匹配預測算法訓練預測模型，根據用戶的停留區域序列，預測用戶下一個最有可能要到達的停留區域；S3，基于預測結果，計算用戶下一個最有可能要到達的停留區域與基站之間的距離，并計算數據傳輸速率；S4，建立能耗最小化模型；S5，采用變異螢火蟲算法進行優化問題求解，得到最終卸載決策。(1)本發明考慮了用戶設備移動性對數據傳輸速率的影響，使得卸載策略的制定更加貼近實際情況，避免了預期外能耗；(2)相比遺傳算法等傳統的智能算法，本文采用的變異螢火蟲算法全局收斂能力更強，性能更優。

技術領域

本發明屬于移動邊緣計算任務卸載領域，特別是涉及基于預測機制的多任務競爭卸載策略。

背景技術

隨著網絡和通信技術的發展，移動設備(如智能手機、平板電腦和可穿戴設備)日益普及。根據思科視覺網絡指數最近提交的報告，2016年至2021年期間，全球移動數據流量將增加7倍，到2021年，人均用戶設備將達到1.5個，將有116億臺移動連接設備。移動用戶設備的爆炸性流行加速了許多新的用戶應用程序和服務(如虛擬現實、增強現實、交互式在線游戲和超高清視頻流)的出現，其中大部分都是延遲敏感且計算密集的應用程序。計算密集型任務與資源匱乏的用戶設備之間的沖突越發顯著，而且用戶設備的能源是有限的，難以為用戶提供滿意的服務。

為了緩解這一情況，移動邊緣計算的概念開始出現。移動邊緣計算在移動網絡邊緣、無線接入網絡內以及移動用戶附近提供IT服務環境和云計算功能，可以減輕用戶設備負擔，加速應用程序執行，并豐富用戶設備上的應用程序類型，改善用戶體驗。移動邊緣計算中的一個重要問題是任務卸載管理。在任務卸載管理的一般場景中，用戶設備的移動性是客觀存在的，同時用戶設備的移動又會影響數據傳輸速率。因此，在制定卸載決策時將用戶設備移動考慮進去是非常有必要的。另一方面將任務從用戶設備卸載到云服務器可以顯著降低用戶設備的能耗，延長用戶設備的續航時間，為了減少用戶設備的能耗，理想中應該盡可能多地將任務卸載到云服務器執行。然而，如果有大量的任務同時卸載，則可能會產生服務器擁塞問題，從而產生比在用戶設備本地執行更大的延遲和能耗。因此，為了解決上述技術問題，有必要提出一種新的方法。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種基于預測機制的移動設備多任務競爭卸載方法。本發明的技術方案如下：

一種基于預測機制的移動設備多任務競爭卸載方法，其包括以下步驟：

S1，獲取移動設備的GPS軌跡數據，對GPS軌跡數據集進行文件格式轉換、降維、過濾在內的數據預處理操作，得到預處理數據，采用兩級聚類方式對預處理數據進行聚類，得到停留位置、停留區域和停留區域序列；

S2，依據S1得到的停留區域序列，采用動態參數部分匹配預測算法預測用戶的下一個停留區域；

S3,根據預測結果以及哈弗辛公式計算預測的用戶設備i所在的停留區域與基站之間的距離d，并計算數據傳輸速率r。

S4,獲取移動設備i的任務參數及服務器性能參數，其中移動設備待執行任務參數為一個七元組(p_i,r_i,c_i,d_i,δ_i,)，其中p_i，r_i分別為用戶設備發射功率和數據傳輸速率，c_i為完成此任務所需的計算能力，d_i為任務數據量，δ_i為用戶設備i在本設備執行此任務時一個CPU周期的能耗，為用戶設備計算能力，為完成此任務允許的最大時延；服務器性能參數為一個兩元組(δ°，C)，其中δ°為云服務器執行任務時一個CPU周期的能耗，C為云服務器計算能力，基于這些參數構建能耗最小化模型；