[發明專利]多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法及系統

有效

• 申請號: 202110447755.6
• 申請日: 2021-04-25
• 公開（公告）號: CN113342409B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 翟臨博;宋書典;馬淑月;楊峰;趙景梅
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: G06F9/445
• 分類號: G06F9/445;G06F9/50;G06N3/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 閆圣娟

1.一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，其特征在于，包括：

系統初始化，獲取多接入邊緣計算系統中的用戶信息和邊緣設備信息；

根據用戶任務中計算的依賴關系以及本地設備和邊緣設備的當前狀態，確定任務中每個計算的卸載決策，所述卸載決策包括計算的接入位置和執行位置；

確定每個卸載決策的適應度函數；

以最小化系統平均延遲為目標，利用結合蟻群和層次分析法的任務卸載優化方法對所述卸載決策進行優化；判斷是否達到優化迭代結束條件，若結束，則輸出最終的卸載決策結果；

所述利用結合蟻群和層次分析法的任務卸載優化方法對所述卸載決策進行優化，具體包括：

步驟1：獲取多接入邊緣系統中的用戶信息和邊緣設備信息；

步驟2：使用層次分析法初始化信息素矩陣；

步驟3：生成計算執行的優先級；

步驟4：按照所述優先級序列判斷，若計算不在本地執行，根據信息素矩陣計算選擇基站的概率；

步驟5：基于所述概率使用輪盤賭算法選擇適合的設備；

步驟6：重復步驟4至步驟5，直至確定所有計算的卸載決策；

步驟7：根據適應度函數與全局最優和局部最優的關系更新所述信息素矩陣；

步驟8：重復步驟3至5，直至蟻群算法迭代結束。

2.如權利要求1所述的一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，其特征在于，所述每個卸載決策的適應度函數具體如下：

其中，表示用戶u的任務中計算的系統延遲，n表示用戶數量，U表示用戶集合。

3.如權利要求1所述的一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，其特征在于，所述系統延遲的計算具體為：分別計算用戶u的任務中計算的最晚結束時間以及用戶u的任務中計算的最早開始時間，然后計算兩者的差值獲得用戶u的任務中計算的系統延遲。

4.如權利要求1所述的一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，其特征在于，所述適應度函數需滿足如下約束：

若計算執行在本地，則計算所需的工作量不大于用戶設備的計算能力；

若計算執行在本地，則計算所需的存儲空間不大于用戶設備的存儲能力；

若計算不執行在本地，則計算所需的工作量不大于它執行所在的基站的計算能力；

若計算不執行在本地，則計算所需的存儲空間不大于它執行所在的基站的存儲能力。

5.如權利要求1所述的一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，其特征在于，所述用戶信息包括地理位置信息、所需的接入點資源需求、服務資源需求以及任務執行所需的CPU周期；所述邊緣設備信息包括當前負載情況及地理位置信息。

6.如權利要求1所述的一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，其特征在于，所述系統初始化包括初始化用戶間的任務依賴關系，用戶設備的計算、通信以及存儲能力；邊緣設備的計算、通信以及存儲能力。