基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法及任务卸载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场景下的任务卸载方法，包括系统初始化；获取终端设备的待处理任务的任务信息和系统实时参数信息；根据待处理的任务信息和系统实时参数信息确定系统开销最小化的优化目标方程；将优化目标方程分解为两个子问题：任务卸载和信道分配子问题及传输功率和边缘服务器资源分配子问题；并对子问题进行求解得到最终的任务卸载方案；根据任务卸载方案对移动边缘计算场景进行任务卸载。本发明专利技术还公开了实现所述基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法的任务卸载装置。本发明专利技术能够在满足设备终端服务质量要求的前提下，明显降低系统整体开销，而且可靠性高，适用性好。

Task unloading method and device based on mobile edge computing

【技术实现步骤摘要】
基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法及任务卸载装置
本专利技术属于移动通信领域，具体涉及一种基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法及任务卸载装置。
技术介绍
随着经济技术的发展和移动通信、智能大数据时代的到来，网络边缘设备的种类和数据流量都呈现了指数式增长。同时，由于终端设备的发展与革新，一些新颖的服务场景也相应产生，如增强现实、虚拟现实、工业物联网等。这些新颖的服务场景，通常对服务质量(QoS)有着很高的要求，而移动终端设备硬件条件又不具备满足其需求的能力，因此人们提出了移动边缘计算的方式和架构。移动边缘计算将传统的云计算数据中心的计算，存储和其他功能转移到网络边缘，从而为无线访问网络提供IT服务环境和云计算功能，并使应用程序和服务可以在本地部署。因此，在小型室内场景下，普遍会出现以多个SmallCell组成的网络通信格局以及单个边缘服务器构成的移动边缘计算系统。在此移动边缘计算系统中，移动终端的应用程序产生的任务可以选择在本地运行，也可通过无线传输的方式将应用程序的任务卸载到边缘服务器上运行。但是，由于在该系统中的服务器的虚拟本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法，包括如下步骤：/nS1.系统初始化；/nS2.获取终端设备的待处理任务的任务信息和系统的实时参数信息；/nS3.根据步骤S2获取的待处理的任务信息和系统的实时参数信息，确定系统开销最小化的优化目标方程；/nS4.将步骤S3确定的优化目标方程分解为两个子问题：任务卸载和信道分配子问题，以及传输功率和边缘服务器资源分配子问题；并对所述两个子问题进行求解得到最终的任务卸载方案；/nS5.根据步骤S4得到的任务卸载方案，对移动边缘计算场景进行任务卸载。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法，包括如下步骤：
S1.系统初始化；
S2.获取终端设备的待处理任务的任务信息和系统的实时参数信息；
S3.根据步骤S2获取的待处理的任务信息和系统的实时参数信息，确定系统开销最小化的优化目标方程；
S4.将步骤S3确定的优化目标方程分解为两个子问题：任务卸载和信道分配子问题，以及传输功率和边缘服务器资源分配子问题；并对所述两个子问题进行求解得到最终的任务卸载方案；
S5.根据步骤S4得到的任务卸载方案，对移动边缘计算场景进行任务卸载。


2.根据权利要求1所述的基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法，其特征在于步骤S2所述的终端设备的待处理任务的任务信息，具体包括待处理任务需要传输的数据总量和待处理任务执行所需要的CPU资源大小；所述的系统的实时参数信息，具体包括设备终端的电量状态、终端设备的计算能力、终端设备的功率约束、SmallCell基站的参数特性、SmallCell基站的信道状态和边缘服务器计算资源的限制。


3.根据权利要求2所述的基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法，其特征在于步骤S3所述的确定系统开销最小化的优化目标方程，具体为采用如下算式作为优化目标方程：






























式中表示用户k的开销；为所有用户的卸载决策；为所有用户的信道分配决策；为所有用户的传输功率分配决策；为边缘服务器分配给所有用户的计算资源；为用户集合；m为SmallCell的编号；为所有SmallCell的集合；n为子信道的编号；为所有子信道的集合；为用户k的卸载决策，且若表示用户k通过SmallCell基站m将任务卸载至边缘服务器执行，否则表示用户k的任务在本地执行；表示用户k的信道分配变量；smec为边缘服务器能够服务的最大用户数量；为边缘服务器分配给用户k的计算资源；F为边缘服务器的计算资源总量；表示用户k在信道n的传输功率；表示用户k的最大传输功率。


4.根据权利要求3所述的基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法，其特征在于所述的用户k的开销具体为采用如下算式计算用户k的开销：



式中为能耗权重，为时延权重，且为用户k执行任务所需的能耗且计算公式如下：



式中m为SmallCell的编号；为所有SmallCell的集合；为用户k的卸载决策；为任务在本地执行的能耗且ε为能耗系数，为用户k的本地计算能力，Zk为完成对应任务所需的CPU资源；为当将任务卸载到边缘服务器执行时任务传输所产生能耗，且其中n为子信道的编号，为所有子信道的集合，为用户k在信道n的传输功率，为设备终端通过无线传输的方式将任务传输到SmallCell基站的传输时间且计算公式如下：



式中Dk为用户k的任务的数据大小；为用户k的信道分配变量；Bn为信道n的带宽；为用户k在信道n的传输功率；为用户k与SmallCell基站m的信道n之间的信道增益；n0为背景噪声；为用户k执行任务所需的时延且其中为任务在本地执行的时间且为任务在边缘服务器执行的时间且其中为设备终端通过无线传输的方式将任务传输到SmallCell基站的传输时间；为任务在边缘服务器处理任务的时间且其中为移动边缘服务器分配给用户k的计算资源。


5.根据权利要求4所述的基于移动边缘计算场景下的任务卸载方法，其特征在于步骤S4所述的将步骤S3确定的优化目标方程分解为两个子问题：任务卸载和信道分配子问题，以及传输功率和边缘服务器资源分配子问题；并对所述两个子问题进行求解得到最终的任务卸载方案，具体为将优化目标方程分解为两个子问题：
子问题一：任务卸载和信道分配子问题；具体为在给定传输功率策略，以及给定计算资源策略的条件下，求解如下算式描述的问题：



























式中表示用户k在给定传输功率策略，以及给定计算资源策略的条件下的开销；为所有用户的卸载决策；为所有用户的信道分配决策；为用户集合；m为SmallCell的编号；为所有SmallCell的集合；n为子信道的编号；为所有子信道的集合；为用户k的卸载决策，且若表示用户k通过SmallCell...

【专利技术属性】
技术研发人员：李智勇，杜晨，陈少淼，
申请(专利权)人：湖南大学，湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43