[發(fā)明專利]一種基于能量消耗最小化的多節(jié)點協(xié)作計算卸載方法

有效

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• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112235387B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓東升;劉語
• 申請（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)（保定）
• 主分類號: H04L67/10
• 分類號: H04L67/10;H04W4/70
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 黃家俊

本發(fā)明公開了一種基于能量消耗最小化的多節(jié)點協(xié)作計算卸載方法，該方法以網(wǎng)絡(luò)能耗最小化為目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮了網(wǎng)絡(luò)時延和QoS需求，將優(yōu)化過程轉(zhuǎn)換為一個整數(shù)線性規(guī)劃問題，采用分支定界方法實現(xiàn)優(yōu)化目標(biāo)。仿真分析表明，本文提出的多節(jié)點協(xié)作計算卸載方法相比于傳統(tǒng)計算卸載方法有效的降低了網(wǎng)絡(luò)能耗，同時保證了更多數(shù)據(jù)量的執(zhí)行。本發(fā)明可被應(yīng)用到智能家居場景中，實現(xiàn)智能家居的綠色通信，支持物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的本地用戶端將計算任務(wù)分割后并行卸載到多個MEC節(jié)點或云端。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于通信網(wǎng)絡(luò)中的云計算領(lǐng)域，具體涉及一種基于能量消耗最小化的多節(jié)點協(xié)作計算卸載方法。

背景技術(shù)

近年來隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的不斷發(fā)展，IoT網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備具有感知與通信能力，網(wǎng)絡(luò)用戶端可以延伸到生活中的任何物品與物品之間，實現(xiàn)信息的交換與通信。與此同時，IoT技術(shù)也被應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)以及日常生活中的多個方面，針對傳輸以及網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化，應(yīng)用場景包括智能家居，智能工業(yè)，智慧城市等。主要考慮智能家居的應(yīng)用場景，由于智能家居場景中的IoT本地用戶端可以是任何物品，IoT中的用戶數(shù)據(jù)具有多樣性的特點，同時要求智能電器更加快速高效的處理任務(wù)數(shù)據(jù)。為此對于一些數(shù)據(jù)量較大的或者時延敏感的用戶，為滿足用戶需求，需采用一種更加快速，高效以及安全的任務(wù)處理方式。傳統(tǒng)的單一云模型不能滿足用戶需求，為此，人們在云計算的基礎(chǔ)上提出了邊緣計算(MEC)的概念。邊緣計算是一種在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣提供智能服務(wù)的新型計算模型，邊緣節(jié)點分布廣泛以及更加靠近用戶端，可以安裝在邊緣服務(wù)器上，例如車輛等，滿足不同的用戶的聯(lián)接需求。結(jié)合MEC，數(shù)據(jù)任務(wù)在IoT本地節(jié)點以及MEC節(jié)點之間通過數(shù)據(jù)傳輸來實現(xiàn)多節(jié)點協(xié)作，使IoT本地用戶數(shù)據(jù)可以卸載到鄰近的MEC服務(wù)器上，用于解決智能家居場景中的IoT本地用戶端計算處理能力有限的問題，分擔(dān)用戶計算任務(wù)壓力。由于MEC節(jié)點的計算能力有限，面對數(shù)據(jù)量較大的計算任務(wù)時，需要采用多MEC節(jié)點之間的合作的方式。

IoT本地用戶端可以將計算任務(wù)卸載到邊緣節(jié)點，其卸載方法可分為全部卸載和部分卸載兩類。全部卸載方案是指將計算任務(wù)全部卸載到某一邊緣節(jié)點執(zhí)行，文獻1(J.Liu,Y.Mao,J.Zhang,and K.B.Letaief,“Delay-optimal computation taskscheduling for mobile-edge computing systems,”in Proc.IEEEInt.Symp.Inf.Theory(ISIT),Barcelona,Spain,Jul.2016,pp.1451–1455)使用了一種最大限度地減少執(zhí)行延遲的一維搜索算法，并綜合考慮了應(yīng)用緩沖區(qū)排隊狀態(tài)和可用的處理能力。然而對于全部卸載的方法，將計算任務(wù)全部卸載到邊緣節(jié)點處理，可能存在邊緣節(jié)點計算能力無法滿足問題，并造成較大的傳輸時延。為此提出了一種部分卸載方案，部分卸載方案指的是將計算任務(wù)部分在本地執(zhí)行，其余卸載到邊緣節(jié)點執(zhí)行，關(guān)于部分卸載的具體內(nèi)容在文獻2(Z.Ning,P.Dong,X.Kong and F.Xia,“A Cooperative Partial ComputationOffloading Scheme for Mobile Edge Computing Enabled Internet of Things,”inIEEE Internet of Things Journal,vol.6,no.3,pp.4804-4814,June 2019)中進行了相應(yīng)介紹。在部分卸載方案中，需要確定數(shù)據(jù)任務(wù)的分配位置，為此文獻3(L.Yang,J.Cao,H.Cheng,and Y.Ji,“Multi-user computation partitioning for latency sensitivemobile cloud applications,”IEEE Trans.Comput.,vol.64,no.8,pp.2253–2266,Aug.2015)提出了任務(wù)分區(qū)的概念，任務(wù)分區(qū)的目的是決定要卸載哪個模塊以及如何執(zhí)行，即是在本地或者遠程卸載到邊緣以及云端節(jié)點執(zhí)行。文獻4(Y.Zhao,S.Zhou,T.Zhao,andZ.Niu,“Energy-efficient task offloading for multiuser mobile cloudcomputing,”in Proc.IEEE/CIC Int.Conf.Commun.China(ICCC),Shenzhen,China,Nov.2015,pp.1–5)將部分卸載問題轉(zhuǎn)化為非線性約束問題，用線性規(guī)劃方法求解，以達到優(yōu)化處理的目的。由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的多樣性，會產(chǎn)生不同大小的數(shù)據(jù)，為此資源受限就成為了一個任務(wù)卸載過程中的關(guān)鍵問題，文獻5(趙竑宇.資源受限的移動邊緣計算系統(tǒng)中計算卸載問題研究[D].北京郵電大學(xué),2019.)、文獻6(O.A.Pascual-Iserte,andJ.Vidal,“Optimization of radio and computational resources for energyefficiency in latency-constrained application offloading,”IEEETrans.Veh.Technol.,vol.64,no.10,pp.4738–4755,Oct.2015)、文獻7(C.You andK.Huang,“Multiuser resource allocation for mobileedge computationoffloading,”in Proc.IEEE Glob.Commun.Conf.(GLOBECOM),Washington,DC,USA,Dec.2016,pp.1–6)對該問題進行重點研究。其中，文獻5針對資源受限問題問題，從網(wǎng)絡(luò)容量以及數(shù)據(jù)的分配角度進行分析，為數(shù)據(jù)選擇合適的處理位置，保證更多數(shù)據(jù)任務(wù)的順利執(zhí)行。文獻6采用部分卸載方法來進行分析處理，將數(shù)據(jù)任務(wù)進行分割處理，并將分割后的數(shù)據(jù)依次傳輸邊緣節(jié)點以及云端節(jié)點執(zhí)行，解決資源受限問題。文獻7針對時分多址系統(tǒng)，在節(jié)點數(shù)量以及處理能力有限的情況下，提出了一種最佳資源分配策略來處理任務(wù)的等待排序情況，保證資源的處理效率。