[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

本公開提供了一種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，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。所述方案采用多接入邊緣系統中的平均執行時間作為優化目標，該方法更能滿足現實場景中任務卸載的挑戰，且復雜度低，適用性好。

技術領域

本公開屬于移動通信技術領域，尤其涉及一種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。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

云計算系統，包括大規模云數據中心，霧計算和邊緣計算有被廣泛用于提供各種服務，例如網絡工作，多媒體，游戲和物聯網(IoT)。在資源分配方面具有優勢和服務隔離。隨著飛速發展多個領域的物聯網和移動網絡，多接入邊緣計算(MEC)迎來了發展的春天。與云計算相比，MEC將計算過程移動到了用戶附近，減少了用戶設備(UE)的延遲，同時也減少維護成本和碳排放量。近年來，邊緣計算彌補了云計算集中式數據處理的不足。它將服務遷移到靠近用戶的邊緣設備，從而減少了用戶數據的傳輸時間，計算時間，傳播時間和其他時間，并滿足對延遲敏感的任務的要求。MEC帶來了兩個好處。首先，邊緣設備的性能優于用戶設備，它可以為用戶提供更加優質的服務。其次，UE的能量與計算相關的消耗可以大大減少，從而延長了UE的使用壽命。

但是，發明人發現，移動邊緣服務器(例如智能手機，無人機等)不及云服務器的計算能力，存儲容量和電池壽命。為了解決這些問題，研究人員研究MEC 中的任務卸載和資源分配問題。為了減輕移動設備的局限性功能，很多工作是拆分用戶任務，被拆分的各個部分可以在本地設備或MEC設備上并行執行。

發明內容

本公開為了解決上述問題，提供了一種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，所述方案將多接入邊緣系統中的平均執行時間作為優化目標，能夠滿足現實場景中任務卸載的挑戰，且復雜度低，適用性好。

根據本公開實施例的第一個方面，提供了一種多接入邊緣計算系統時延敏感型任務卸載決策方法，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。

進一步的，所述每個卸載決策的適應度函數具體如下：

其中，T_u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。

進一步的，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；