【技术实现步骤摘要】
云边端异构边缘计算网络的分布式计算架构、方法与装置
本专利技术涉及异构边缘计算领域，特别是涉及一种云边端异构边缘计算网络的分布式计算架构、方法与装置。
技术介绍
现有技术中异构边缘计算(HetMEC)网络，将云和多层边缘计算相结合，使得边缘设备处产生的计算任务可以卸载到不同层的服务器上进行运算，合理疏散计算压力、提高运算效率，通过计算卸载、计算资源分配和传输资源分配的联合优化可以有效最小化系统延时。但该方案没有考虑系统能耗的问题，然而在边缘计算网络中能耗十分重要，尤其针对边缘设备来说。目前已有的方案大多只考虑了两层的传统边缘计算网络，即只有单层的边缘服务器和底层的边缘设备，针对单个服务器、多个服务器两类情况，来减小系统用于任务执行的能耗。当前的方案大多是集中式的优化算法，针对分布式网络的方案中，通常使用博弈来协调各个利益独立个体的决策行为，可扩展性不足，不适宜大规模网络的大数据量任务处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种云边端异构边缘计算网络的分布式计算架构、方法与装置，降低系统...
【技术保护点】
1.一种云边端异构边缘计算网络的分布式计算方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定能耗模型；所述能耗模型包括：边缘设备模型、边缘服务器模型以及云计算中心模型；/n基于所述能耗模型构建目标函数；/n确定限制条件；/n将所述目标函数和所述限制条件规范化；/n将所述规范化后的目标函数进行分组，直至每个组内只包含一个目标函数和一个对应变量；/n对每个变量进行更新，直至收敛，得到最优计算卸载比例。/n
【技术特征摘要】
1.一种云边端异构边缘计算网络的分布式计算方法，其特征在于，所述方法包括：
确定能耗模型；所述能耗模型包括：边缘设备模型、边缘服务器模型以及云计算中心模型；
基于所述能耗模型构建目标函数；
确定限制条件；
将所述目标函数和所述限制条件规范化；
将所述规范化后的目标函数进行分组，直至每个组内只包含一个目标函数和一个对应变量；
对每个变量进行更新，直至收敛，得到最优计算卸载比例。
2.根据权利要求1所述的云边端异构边缘计算网络的分布式计算方法，其特征在于，在将所述目标函数和所述限制条件规范化之后还包括：
将规范化后的目标函数和限制条件转换为向量形式。
3.根据权利要求1所述的云边端异构边缘计算网络的分布式计算方法，其特征在于，所述边缘设备模型的表达式如下：
其中，为边缘设备的能耗，kb为由边缘设备芯片结构决定的有效切换电容，为边缘设备参与计算的计算资源，μ为单位bit数据需要的计算资源，λi为边缘设备i处的原始数据大小，为边缘设备i的原始计算数据在边缘设备层进行计算的比例；
所述边缘服务器模型的表达式如下：
其中，为边缘服务器的能耗，km为由边缘服务器硬件结构决定的有效切换电容，为边缘服务器参与计算的计算资源，μ为单位bit数据需要的计算资源，Nj边缘服务器j所连接的边缘设备集合，λi为边缘设备i处的原始数据量，为边缘设备i的原始计算数据在边缘服务器层进行计算的比例；
所述云计算中心模型的表达式如下：
其中，ECC为云计算中心的能耗，kt为由云计算中心硬件结构决定的有效切换电容，θt为云中心服务器参与计算的计算资源，μ为单位bit数据需要的计算资源，N为所有边缘设备的个数，λi为边缘设备i处的原始数据大小，为边缘设备i的原始计算数据在边缘服务器进行计算的比例，为边缘设备i的原始计算数据在边缘设备层进行计算的比例。
4.根据权利要求1所述的云边端异构边缘计算网络的分布式计算方法，其特征在于，所述目标函数的表达式如下：
其中，为边缘设备的能耗，为边缘服务器的能耗，ECC为云计算中心的能耗，N为边缘设备的数量，M为边缘服务器的数量。
所述限制条件的表达式如下：
其中，Ψ为云计算中心的总传输资源量，λi为边缘设备i处的原始数据大小，为边缘设备i的原始计算数据在边缘服务器进行计算的比例，为边缘设备i的原始计算数据在边缘设备层进行计算的比例，N为边缘设备的数量。
5.根据权利要求1所述的云边端异构边缘计算网络的分布式计算方法，其特征在于，所述规范后的目标函数和限制条件的表达式如下：
其中，kb为...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋令阳，王鹏飞，邸博雅，边凯归，程翔，孙绍辉，庹虎，崔斌，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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