【技术实现步骤摘要】
一种基于移动边缘计算的物联网任务调度方法及系统
本专利技术涉及物联网
，尤其涉及一种基于移动边缘计算的物联网任务调度方法及系统。
技术介绍
随着物联网的蓬勃发展，在物联网终端上运行的计算密集型应用程序越来越多。这些计算密集型应用程序通常需要强大的计算能力，通过物联网终端对这些应用程序进行本地处理，需要很高的能耗，同时，物联网终端的计算能力和电池容量也是有限的。为了应对这一问题，可以将计算任务从物联网终端转移到具有强大计算处理能力的云计算上，但是，云计算也存在固有的局限性，即从用户终端到远程云中心服务器的传播距离很长，导致应用程序的延迟时间过长。移动边缘计算(MobileEdgeComputing，简称MEC)作为一种新兴的计算技术，被引入网络边缘提供计算服务，通过获取大量分布在网络边缘的闲置计算能力和存储空间来产生足够的容量，用于在移动终端或物联网终端上执行计算密集型和等待时间敏感型任务。与传统远离物联网终端的云计算不同，移动边缘计算可以部署在无线接入点，例如，运营商基站，从而可以降低核心网络的流量和服务延迟。...
【技术保护点】
1.一种基于移动边缘计算的物联网任务调度方法，其特征在于，包括：/n根据每个物联网终端的任务卸载速率，获取每个物联网终端的最大卸载时间槽和单位价值；/n将每个物联网终端按照所述单位价值进行降序排列，得到降序排列后的物联网终端，并根据所述最大卸载时间槽和所述单位价值，通过中断指标获取中断终端；/n根据所述中断终端的排序位置，获取降序排列后的每个物联网终端的卸载时间，以对降序排列后的物联网终端进行任务调度。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于移动边缘计算的物联网任务调度方法，其特征在于，包括：
根据每个物联网终端的任务卸载速率，获取每个物联网终端的最大卸载时间槽和单位价值；
将每个物联网终端按照所述单位价值进行降序排列，得到降序排列后的物联网终端，并根据所述最大卸载时间槽和所述单位价值，通过中断指标获取中断终端；
根据所述中断终端的排序位置，获取降序排列后的每个物联网终端的卸载时间，以对降序排列后的物联网终端进行任务调度。
2.根据权利要求1所述的基于移动边缘计算的物联网任务调度方法，其特征在于，所述根据每个物联网终端的任务卸载速率，获取每个物联网终端的最大卸载时间槽和单位价值，包括：
根据每个物联网终端的任务卸载速率和任务积压量，获取每个物联网终端的最大卸载时间槽和单位价值，所述最大卸载时间槽的公式为：
Ti(t)＝min{Qi(t)/Ri(t),τ}；
其中，Ti(t)表示第i个物联网终端t时刻的最大卸载时间槽，Qi(t)表示第i个物联网终端t时刻的任务积压量，Ri(t)表示第i个物联网终端t时刻的任务卸载速率，τ表示总时槽长度；
所述单位价值的公式为：
ωi(t)＝Qi(t)Ri(t)-VPi；
其中，ωi(t)表示第i个物联网终端t时刻的单位价值，V表示能量消耗和任务积压量之间的权衡因子，Pi表示第i个物联网终端的传输功率。
3.根据权利要求2所述的基于移动边缘计算的物联网任务调度方法，其特征在于，在所述根据每个物联网终端的任务卸载速率，获取每个物联网终端的最大卸载时间槽和单位价值之前，所述方法还包括：
根据上一时刻物联网终端的任务积压量、任务卸载量和任务到达量，获取当前时刻物联网终端的任务积压量，公式为：
Qi(t)＝max{Qi(t-1)-Di(t-1),0}+Ai(t-1)；
其中，Qi(t-1)表示第i个物联网终端t－1时刻的任务积压量，Di(t-1)表示第i个物联网终端t－1时刻的任务卸载量，Ai(t-1)表示第i个物联网终端t－1时刻的任务到达量，t－1表示t时刻的上一时刻。
4.根据权利要求1所述的基于移动边缘计算的物联网任务调度方法，其特征在于，所述根据所述最大卸载时间槽和所述单位价值，通过中断指标获取中断终端，包括：
根据所述最大卸载时间槽和所述单位价值，获取降序排列后的每个物联网终端的中断指标，并根据所述中断指标，获取降序排列后的物联...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈莹，张永超，陈昕，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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