一种基于移动边缘计算的D2D任务分配的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于移动边缘计算的D2D任务分配的方法，包括根据生成任务的目标设备所处异构网络中各网络设备的信息，生成任务分配方案集；获取所述目标设备的用户需求，所述用户需求包括能耗指标和时延指标；根据所述能耗指标、所述时延指标和预设的指标权重对应关系，生成能耗权重和时延权重；根据所述能耗权重和所述时延权重在所述任务分配方案集中选择最优任务分配方案；执行所述最优任务分配方案。本发明专利技术提供的方案相比现有技术中只是考虑到如何降低能耗或者时延其中一项，能够智能调节任务分配的倾向，实现了在基于移动边缘计算的D2D任务分配中动态调整时延和能耗，使任务分配结果更贴合用户需要。

【技术实现步骤摘要】
一种基于移动边缘计算的D2D任务分配的方法及装置
本专利技术涉及移动通信领域，特别是涉及一种基于移动边缘计算的D2D任务分配的方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
为了应对移动互联网及物联网的高速发展，5G技术提出了新型业务需求。由于现有终端设备处理能力很难满足低时延、高复杂度、高可靠性的移动应用需求，极大影响了用户体验，为解决该问题，出现了移动云计算技术，允许终端设备将本地计算任务部分或完全迁移到云端服务器执行，从而解决了终端设备自身资源紧缺问题，并且节约了终端设备的能耗，但是这种方式具有时延较长的缺点。为了改进移动云计算的缺点，移动边缘计算和D2D技术应运而生，成为5G的关键技术。移动边缘计算(MEC，MobileEdgeComputing)由欧洲电信标准协会于1983年率先提出。MEC系统允许设备将计算任务卸载到网络边缘节点，如基站、无线接入点等，既满足了终端设备计算能力的扩展需求，又弥补了移动云计算时延较长的缺点，这使得MEC迅速成为5G的一项关键技术，有助于达到5G业务超低时延、超高能效、超高可靠性等关键技术指标。D2D(Device-to-Device)技术是指通信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动边缘计算的D2D任务分配的方法，其特征在于，包括：获取生成任务的目标设备所处异构网络中各网络设备的信息以生成任务分配方案集，以及获取所述目标设备的用户需求，所述用户需求包括能耗指标和时延指标；根据所述能耗指标、所述时延指标和预设的指标权重对应关系，生成能耗权重和时延权重；在所述任务分配方案集中，依据所述能耗权重和所述时延权重选择最优任务分配方案；执行所述最优任务分配方案。

【技术特征摘要】
1.一种基于移动边缘计算的D2D任务分配的方法，其特征在于，包括：获取生成任务的目标设备所处异构网络中各网络设备的信息以生成任务分配方案集，以及获取所述目标设备的用户需求，所述用户需求包括能耗指标和时延指标；根据所述能耗指标、所述时延指标和预设的指标权重对应关系，生成能耗权重和时延权重；在所述任务分配方案集中，依据所述能耗权重和所述时延权重选择最优任务分配方案；执行所述最优任务分配方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成任务分配方案集具体为：将所述信息代入李雅普诺夫优化技术的动态卸载算法以输出所述任务分配方案集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务包括多个子任务；所述生成任务分配方案集具体包括：以各所述子任务的执行要求以及各所述子任务的执行顺序，生成约束条件；结合所述约束条件对李雅普诺夫优化技术的动态卸载算法进行优化，将所述信息代入优化后的李雅普诺夫优化技术的动态卸载算法以输出所述任务分配方案集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成任务分配方案集具体包括：根据预设的各设备的参数的权重为各网络设备评分；其中，所述参数包括与所述目标设备之间的距离、带宽、电量以及CPU占用率中的至少一项；按分数从大到小为各所述网络设备排序；由排序结果生成所述任务分配方案集。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述任务分配方案集中，依据所述能耗权...

【专利技术属性】
技术研发人员：武继刚，左超，王勇，陈龙，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44