[發(fā)明專利]一種能源有效和資源受限的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)分配方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010464339.2 | 申請(qǐng)日: | 2020-05-27 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112073452B | 公開(公告)日: | 2021-04-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 高繼勛;劉家磊;李剛;黃全振;張大俊;孫鳳霞;張洋;黃明明;李新 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 河南工程學(xué)院 |
| 主分類號(hào): | H04L29/08 | 分類號(hào): | H04L29/08 |
| 代理公司: | 鄭州金成知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 41121 | 代理人: | 郭增欣 |
| 地址: | 451191 河*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 能源 有效 資源 受限 移動(dòng) 邊緣 計(jì)算 任務(wù) 分配 方法 | ||
1.一種能源有效和資源受限的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)分配方法,根據(jù)不同的任務(wù)分配方案在規(guī)定執(zhí)行延遲的情況下對(duì)邊緣云的能源和處理器資源的影響,建立基于能耗和處理器資源浪費(fèi)的聯(lián)合優(yōu)化模型,進(jìn)而在保證規(guī)定執(zhí)行延遲的情況下最小化任務(wù)分配的總能耗和處理器資源浪費(fèi),然后,將該聯(lián)合優(yōu)化模型映射為生物地理學(xué)算法的生態(tài)系統(tǒng)模型,并根據(jù)相應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)和優(yōu)化條件,獲得最優(yōu)任務(wù)分配方案,其具體步驟是:
步驟一、根據(jù)邊緣服務(wù)器的能耗與其上的CPU利用率呈線性的關(guān)系,把邊緣服務(wù)器的能耗模型定義為CPU利用率的函數(shù);
步驟二、在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展來量化邊緣服務(wù)器所有維度的資源浪費(fèi)情況,并在不同維度上均衡第j個(gè)邊緣服務(wù)器的剩余資源,獲得處理器資源浪費(fèi)模型;
步驟三、在滿足資源需求和規(guī)定執(zhí)行延遲的前提下同時(shí)最小化總體能耗和總體處理器資源浪費(fèi),獲得優(yōu)化階段的聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);
步驟四、通過映射模型把聯(lián)合優(yōu)化問題映射為生物地理學(xué)算法的生態(tài)系統(tǒng)模型,并根據(jù)聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)和資源與延遲約束,對(duì)BBO算法的參數(shù)和算子進(jìn)行定義;
步驟五、對(duì)種群大小,迭代數(shù),最大物種數(shù),最大遷入率,最大變異率,精英數(shù)量進(jìn)行初始化;其次,對(duì)一組隨機(jī)的棲息地集合進(jìn)行初始化和排序,每個(gè)棲息地對(duì)應(yīng)一個(gè)給定問題的潛在解決方案;
步驟六、根據(jù)遷移算子、變異算子、移除算子和精英算子對(duì)精英棲息地進(jìn)行遷移排序,獲得最優(yōu)任務(wù)分配方案;
BBO算法指代生物地理學(xué)算法(biogeography-based optimization,BBO);
現(xiàn)有模型指代“保持每個(gè)維度中平衡剩余資源模型”。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的能源有效和資源受限的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)分配方法,其特征是:所述步驟一中,CPU利用率的函數(shù),如公式(1)所示:
其中,M為邊緣云中的運(yùn)行有待分配任務(wù)的虛擬機(jī)或容器總數(shù);第j個(gè)邊緣服務(wù)器是HPProLiant G4或HP ProLiant G5;和分別表示第j個(gè)邊緣服務(wù)器被充分利用和空閑時(shí)所消耗的功率;表示第j個(gè)邊緣服務(wù)器中所有運(yùn)行在邊緣服務(wù)器上的虛擬機(jī)或容器的總CPU利用率;二進(jìn)制變量yj表示第j個(gè)邊緣服務(wù)器是否被啟動(dòng),啟動(dòng)時(shí)值為1,反之則為0。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的能源有效和資源受限的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)分配方法,其特征是:所述步驟二中,第j個(gè)邊緣服務(wù)器擁有的CPU、內(nèi)存或帶寬的利用率可以被估算為放置在該邊緣服務(wù)器上的所有虛擬機(jī)或容器消耗的總資源數(shù)量;并對(duì)每個(gè)邊緣服務(wù)器的CPU、內(nèi)存和帶寬利用率設(shè)置一個(gè)90%的上限;則,處理器資源浪費(fèi)模型為
其中,Wj表示第j個(gè)邊緣服務(wù)器的資源浪費(fèi)或閑置資源;α或β表示CPU、內(nèi)存和帶寬三種資源類型;和分別表示第i個(gè)虛擬機(jī)或容器上資源α和β的需求;和分別表示在第j個(gè)邊緣服務(wù)器中資源α和β的使用率閾值;V是資源維度的數(shù)量,其被設(shè)置為3;二進(jìn)制變量bij表示第i個(gè)虛擬機(jī)或容器是否被分配到第j個(gè)邊緣服務(wù)器上。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的能源有效和資源受限的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)分配方法,其特征是:所述步驟三中,M個(gè)加載有任務(wù)的虛擬機(jī)或容器被分配到N個(gè)邊緣服務(wù)器上,每個(gè)虛擬機(jī)或容器的資源需求都不會(huì)超過所在邊緣服務(wù)器的剩余資源;同時(shí),虛擬機(jī)或容器的資源需求和邊緣服務(wù)器的資源容量都由多維向量表示,而且每個(gè)維度都表示虛擬機(jī)或容器所請(qǐng)求的特定資源類型的數(shù)量。
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