[發明專利]基于移動邊緣計算的資源分配優化方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202210110846.5
• 申請日: 2022-01-29
• 公開（公告）號: CN114449529A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 李泓澍;滕少華;杜翠鳳;龍曉瓊;黎堅
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學;廣州杰賽科技股份有限公司
• 主分類號: H04W16/10
• 分類號: H04W16/10;H04W72/04;H04W72/12
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 呂金金

本發明公開了一種基于移動邊緣計算的資源分配優化方法、裝置及存儲介質，所述方法包括：構建基于移動邊緣計算的系統模型，所述系統模型包括至少一個邊緣服務器和至少一個基站；基于所述系統模型，計算任務在無線側的傳輸時延以及任務在本地執行的本地時延；根據傳輸時延以及用戶終端的停留概率、當前停留時間，計算任務卸載到邊緣服務器的卸載時延；根據傳輸時延、本地時延以及卸載時延，建立系統模型的總能耗最小化的優化目標以及約束條件；根據約束條件計算所述優化目標的最優解，得到系統模型最優的資源分配策略。本發明將用戶移動性、卸載策略問題和計算資源分配聯合考慮，以系統處理業務總能耗最低為優化目標，能夠快速得到資源分配策略。

技術領域

本發明涉及無線通信技術領域，尤其涉及一種基于移動邊緣計算的資源分配優化方法、裝置及存儲介質。

背景技術

由于移動設備的計算能力和電池容量有限，為了解決5G時代帶來的計算密集型應用所產生的本地終端計算能力不足的問題，移動云計算應運而生。移動云計算是指將移動終端的部分或者全部任務卸載到云端服務器上，以此解決算力不足的問題。但是，這種方法存在回程線路資源的限制，卸載的任務會有較高的延遲，不滿足uRLLc任務的要求。隨后有學者提出移動邊緣計算，通過將應用卸載到靠近用戶側的邊緣服務器上，解決用戶時延和計算資源有限的問題。

然而，由于傳統的卸載管理與用戶移動性管理是分割的，即任務卸載沒有考慮到用戶移動性的問題，導致最終得出的決策結果往往偏離了系統的最優值，因此，亟待尋找一種新的機制來優化用戶移動性的卸載策略，以此降低網絡切換代價、提高網絡容量，形成網絡資源的優化配置。

發明內容

本發明實施例所要解決的技術問題在于，提供一種基于移動邊緣計算的資源分配優化方法、裝置及存儲介質，將用戶移動性、卸載策略問題和計算資源分配聯合考慮，以系統處理業務總能耗最低為優化目標，能夠快速得到資源分配策略。

為了實現上述目的，本發明實施例提供了一種基于移動邊緣計算的資源分配優化方法，包括：

構建基于移動邊緣計算的系統模型，所述系統模型包括至少一個邊緣服務器和至少一個基站，所述邊緣服務器與所述基站為其覆蓋范圍內的所有用戶終端提供計算與通信服務；

基于所述系統模型，計算任務在無線側的傳輸時延以及任務在本地執行的本地時延；

根據所述傳輸時延以及所述用戶終端的停留概率、當前停留時間，計算任務卸載到邊緣服務器的卸載時延；

根據所述傳輸時延、所述本地時延以及所述卸載時延，建立所述系統模型的總能耗最小化的優化目標以及約束條件；

根據所述約束條件計算所述優化目標的最優解，得到所述系統模型最優的資源分配策略。

作為上述方案的改進，每一所述用戶終端產生的任務用三元組表示，其中，D_i表示任務大小，C_i表示任務所需要的計算資源，tmax_i表示任務最大的容忍時延；

采用0-1變量a_ij表示任務執行的方式，即：

其中，表示任務i只能選擇系統中候選邊緣服務器集合Br卸載或者選擇本地卸載；集合V＝{1,2,…,v}表示邊緣服務器與基站覆蓋范圍內的所有用戶終端；集合A＝{1，2，…,m}表示整個系統的所有邊緣服務器。

作為上述方案的改進，所述基于所述系統模型，計算任務在無線側的傳輸時延以及任務在本地執行的本地時延，具體包括：

獲取所述系統模型中上傳鏈路信道的帶寬B、高斯白噪音功率N₀、所述用戶終端的發射功率G、上傳鏈路的信道衰落因子h以及所述用戶終端傳輸任務起始到結束的平均距離d_；