[發明專利]基于改進遺傳算法的異構云霧協同網絡中的資源分配方法

在審

• 申請號: 202210107186.5
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114567933A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 潘甦;鐘敏
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04W72/04
• 分類號: H04W72/04;H04L67/12
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 韓紅莉

本發明公開基于改進遺傳算法的異構云霧協同網絡中的資源分配方法，包括：收集終端設備所需完成的計算任務的數量；基于構建的異構網絡計算遷移問題模型，獲得最優的終端設備所分配到的用于完成計算任務的計算資源、最優的終端設備將計算任務遷移所需的上行鏈路的傳輸功率和最優的終端設備的任務卸載策略。本發明在霧端收集終端設備所需完成計算任務的數量，完成計算任務所需的計算量以及完成任務所能接受的最大時延這三個參數，通過改進遺傳算法實現對終端設備的卸載決策、分配到的計算資源和傳輸功率的聯合優化，得到了異構網絡中基于云霧協同計算的資源分配方案，解決了異構網絡中霧計算和云計算共存協同的資源分配問題，減少了計算量。

技術領域

本發明涉及基于改進遺傳算法的異構云霧協同網絡中的資源分配方法，屬于資源分配技術領域。

背景技術

物聯網概念是在互聯網概念的基礎上，將其用戶端延伸和擴展到任何物品與物品之間，進行信息交換和通信的一種網絡概念。物聯網是實現智能社會的關鍵因素，為了避免物聯網設備消耗巨大的計算資源，物聯網設備可以將其計算任務遷移到云端，這樣可以緩解設備的計算壓力。然而，云計算可能會產生不可避免的時延和傳輸能耗。因此，作為云計算的延伸，霧計算的提出引發了廣泛的關注。

霧計算并非是性能強大的服務器，而是由性能較弱、更為分散的各種功能計算機組成，霧計算是介于云計算和個人計算之間的，是半虛擬化的服務計算架構模型，強調數量，不管單個計算節點能力多么弱都要發揮作用。與云計算相比，霧計算所采用的架構更呈分布式，更接近網絡邊緣。霧計算將數據、數據處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中，而不像云計算那樣將它們幾乎全部保存在云中，數據的存儲及處理更依賴本地設備，而非服務器。霧計算是新一代分布式計算，符合互聯網的“去中心化”特征。

霧計算和云計算是高度互補的，兩者的資源協同利用是非常重要和必要的。只有將云計算和霧計算兩者協同利用，才能有效降低系統的成本。此外，隨著無線局域網的廣泛部署，設備通常需要連接到網絡中的多個不同的無線接入點(WAP)。在異構網絡中，設備不僅需要決定任務是否卸載，還需要選擇合適的無線接入點以獲得較高的數據傳輸速率。因此，隨著考慮的場景更加全面，資源優化問題也更加復雜。在異構環境中，當系統的無線接入網點數量較多時，得到最優卸載策略的計算復雜度會很大，會造成很大的計算時延。因此，降低計算量成為異構環境下云霧協同計算能否實用的關鍵點。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供基于改進遺傳算法的異構云霧協同網絡中的資源分配方法，本發明在霧端收集終端設備所需完成計算任務的數量，完成計算任務所需的計算量以及完成任務所能接受的最大時延這三個參數，通過改進遺傳算法實現對終端設備的卸載決策、分配到的計算資源和傳輸功率的聯合優化，得到了異構網絡中基于云霧協同計算的資源分配方案，解決了異構網絡中霧計算和云計算共存協同的資源分配問題，減少了計算量，本發明在霧端收集終端設備所需完成計算任務的數量，完成計算任務所需的計算量以及完成任務所能接受的最大時延這三個參數，通過改進遺傳算法實現對終端設備的卸載決策、分配到的計算資源和傳輸功率的聯合優化，得到了異構網絡中基于云霧協同計算的資源分配方案，解決了異構網絡中霧計算和云計算共存協同的資源分配問題，減少了計算量。

為達到上述目的，本發明提供基于改進遺傳算法的異構云霧協同網絡中的資源分配方法，包括：收集終端設備所需完成的計算任務的數量；

基于構建的異構網絡計算遷移問題模型，獲得最優的終端設備所分配到的用于完成計算任務的計算資源f、最優的終端設備將計算任務遷移所需的上行鏈路的傳輸功率P和最優的終端設備的任務卸載策略a_n。

優先地，異構網絡計算遷移問題模型為：

s.t.C1：

C2：

C3：

C4：