【技术实现步骤摘要】
一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法及终端
[0001]本专利技术涉及边缘计算
，特别涉及一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法及终端。
技术介绍
[0002]思科报告表示，到2022年全球移动设备的数量将达到123亿台。随着智能汽车、手机和无人机等一些移动设备的爆炸式增长，移动应用的数量和类型也在不断地增加，这些移动应用通常需要强大的计算资源才能在响应截止期内被执行完成，这对移动设备的计算能力和电池寿命都提出了严峻的挑战。
[0003]为了应对该挑战，移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)作为一种新的计算框架，能够满足移动用户低时延高可靠的计算需求。MEC服务器通常部署在距离用户较近的位置来扩展移动设备的计算能力，通过将计算任务从移动设备卸载到网络边缘，能够有效缓解移动设备的计算压力，降低任务卸载的能耗和时延。
[0004]然而，边缘服务器的计算资源有限，传统蜂窝无线网络部署下的MEC很难满足大规模用户设备的接入和通信质量要求，传输过程中可分配的无线频谱资源也会变得更加稀缺。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于，包括步骤：产生任务种群，为所述任务种群中的每一个任务生成对应的初始化卸载决策和初始化信道分配方案；使用黄金分割算法计算每一个所述任务在对应的所述初始化信道分配方案中所使用信道的最优上传功率；基于所述信道的状态和所述任务的类型，更新所述任务对应的初始化卸载决策；根据信道传输能耗和有效干扰更新所述任务对应的初始化信道分配方案；根据自适应模拟退火遗传算法计算每一个所述任务的最优卸载决策和最优信道分配方案。2.根据权利要求1所述的一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于，所述使用黄金分割算法计算每一个所述任务在对应的所述初始化信道分配方案中所使用信道的最优上传功率包括：根据所述任务的最大可容忍时延计算所述任务的上传功率范围；使用所述任务通过所述初始化信道分配方案中所使用信道传输时的最小上传功率和最大上传功率缩小所述任务的上传功率范围；判断所述最大上传功率和所述最小上传功率的差值是否大于阈值，若大于阈值，则判断所述最小上传功率的传输能耗是否大于判断所述最小上传功率的传输能耗，若是，则增加所述上传功率范围的左边界值，否则，减小所述上传功率范围的右边界值，直至所述最大上传功率和所述最小上传功率的差值小于或者等于阈值；若小于或者等于阈值，则将所述最大上传功率和所述最小上传功率的平均值作为所述任务在所述信道上的最优上传功率。3.根据权利要求2所述的一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于，根据所述任务的最大可容忍时延计算所述任务的上传功率范围包括：根据所述任务的最大可容忍时延得到任务的有效干扰需要满足：式中，EI
i,k
表示任务T
i
在信道k上传输时的有效干扰，P
i,k
表示任务T
i
在信道k上传输时的功率，S
i
表示任务T
i
的数据量大小，W表示信道带宽；根据任务有效干扰满足的公式得到上传功率的范围为：4.根据权利要求1所述的一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于，基于所述信道的状态和所述任务的类型，更新所述任务对应的初始化卸载决策包括：若所述任务的初始化卸载决策中不对所述任务进行卸载，则判断是否满足以下公式：式中，S
i
表示任务T
i
的数据量，ω
i
表示完成任务T
i
所需的计算量，Exp(R)表示信道传输
速率的期望值，f
m
表示本地计算能力；若是，则把所述初始化卸载决策更新为将任务卸载到服务器；若所述任务的初始化卸载决策中将任务卸载到服务器，则判断所述任务是否满足预设类型，若是，则把所述初始化卸载决策更新为不对所述任务进行卸载。5.根据权利要求4所述的一种超密集边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于，所述信道传输速率的期望值的计算包括：将信道拟合成丢包模型，在预设时间片内检测信道的状态，若信道状态低于状态阈值时，则所述信道传输速率为R
B
，否则所述信道传输速率为R
G
；若信道状态从较差变成较好，则状态转移概率为P
BG
，若信道状态从较...
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