[發明專利]一種邊緣計算可分割任務卸載決策方法在審
| 申請號: | 202110586065.9 | 申請日: | 2021-05-27 |
| 公開(公告)號: | CN113504948A | 公開(公告)日: | 2021-10-15 |
| 發明(設計)人: | 劉靜 | 申請(專利權)人: | 蘇州健雄職業技術學院 |
| 主分類號: | G06F9/445 | 分類號: | G06F9/445;G06F9/50 |
| 代理公司: | 蘇州市方略專利代理事務所(普通合伙) 32267 | 代理人: | 劉燕嬌 |
| 地址: | 215411 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 邊緣 計算 分割 任務 卸載 決策 方法 | ||
本發明所述的一種邊緣計算可分割任務卸載決策方法,該方法采用一種邊緣計算中移動用戶任務進行分割,建立任務集方式來實現卸載的方法;在移動無線用戶任務卸載中引入一種分布式計算卸載算法來降低設備能耗和應用時間,算法適用于同質網絡和異質網絡,構建納什均衡來計算最優回應,使用戶得到最優決策;決策擇優算法可有效降低移動用戶決策迭代代價和設備CPU能耗,能實現最優資源分配。
技術領域
本發明涉及邊緣計算領域,具體涉及一種邊緣計算可分割任務卸載決策方法。
背景技術
移動互聯網與物聯網這兩大網絡的快速發展使得未來的網絡面臨著更高速度、更低延遲以及更高可靠度的挑戰。各種各樣的新興應用使得這種挑戰更加現實與緊迫。隨著5G技術的發展,邊緣計算中的信息傳輸與復雜應用程序的處理需要按需卸載到核心層網絡的云服務器端。將復雜應用程序按需推到多接入的網絡邊緣中,充分利用中心豐富的計算資源,可以得到高性能的計算結果。然而,任務卸載到核心層的云服務器端需要消耗回傳鏈路的資源,會產生額外的時延開銷和能量開銷;同時不是所有的任務卸載都是有利的,有的任務需要進行分割和選擇最優化調度算法才能實現。
因此,本發明提出一種邊緣計算可分割任務卸載決策方法用于解決現有技術存在的不足。
發明內容
本發明的目的是為了克服上述問題,提出一種邊緣計算可分割任務卸載決策方法,可對任務進行分割計算,能實現精確遷移定位、最優計算調度策略的決策方法,減少能量消耗和執行延遲時間、實現最優資源分配。
技術方案:為達到上述目的,本發明所述的一種邊緣計算可分割任務卸載決策方法,具體方法如下:
S1、分割任務計算,把一個大任務分割成各個子任務,建立對應的任務集,具體方法為:設置邊緣計算中接入無線網絡的用戶為n (n=1,2,3…,N),設置每個用戶的任務卸載決策為an∈{0,1};
S2、通過計算an∈{0,1}的數值,來確定選擇卸載到服務器云端或局部設備卸載;
S3、若an=1,接入用戶n選擇通過無線移動信道將任務卸載至云服務器端進行計算,即非有利決策;
S4、若an=0表明接入用戶n選擇在其局部設備上執行該卸載任務,即有利決策;
S5、每個邊緣計算接入用戶n擁有一個計算任務In,建立局部計算模型,計算能耗開銷;
S6、對于任務卸載到核心層云服務器端的計算任務In,建立云端卸載服務計算模型,建立能耗開銷;
S7、在局部計算模型與云服務器端計算卸載模型中引入最優決策;
S8、使用博弈理論,引入勢函數進行決策策略an的優化,使得決策可以優化回應,通過尋求勢函數的最優值來實現決策的最優化。進一步地,步驟S7中最優決策的解算過程如下:
(1)設邊緣計算中移動用戶n選擇合適的策略為an,策略集合為 An,其他用戶的計算卸載策為a-n,策略集合為A-n,最小化能耗與處理時間組成計算開銷的公式為
(2)設置分布式卸載納什均衡博弈者n的策略是最優回應;利用閾值策略計算判斷是否達到1,若達到1,則為有利決策;
其中,P表示用戶在信道上的傳輸功率,H表示用戶與邊緣計算中的基站的信道增益;
(3)對于同質無線用戶,設置不同的閾值Ln,對邊緣計算中的各類用戶進行排序,使得L1/K≥L2/K≥...≥LN/K;其中,K為常數;
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