面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法技术

本发明专利技术公开了一种面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法，构建云协助的移动边缘计算环境模型；定义CA

【技术实现步骤摘要】
面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法


[0001]本专利技术属于分布式计算与系统
，特别是涉及一种面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法。

技术介绍

[0002]近年来，移动设备(Mobile Devices,MDs，也称作移动终端、用户设备，如智能手机、可穿戴设备、无人机等)在人们的日常生活中扮演着不可或缺的重要角色。随着人们对便携式服务需求和隐私保护意识的提升，在移动设备上运行高能耗、高计算量移动应用的需求逐步增加，如深度学习应用，语音识别应用等。然而，移动设备的计算能力、计算资源和电池使用寿命有限，在移动设备上执行计算密集型应用存在性能不佳、电池使用寿命不长等问题。通过将移动设备上的复杂任务卸载到强大的云端，传统的云计算可以为移动设备提供充足的计算资源。但是卸载到云端存在高延迟、带宽紧张、核心网络压力大等问题，甚至对一些隐私敏感的应用程序造成灾难性的后果。
[0003]在此背景下，移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)作为一种新兴计算范式，通过在移动网络边缘部署边缘服本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建云协助的移动边缘计算CA
‑
MEC环境模型；S2，利用排队论定义CA
‑
MEC平台性能模型；利用能耗理论定义CA
‑
MEC功耗模型；S3，以CA
‑
MEC平台性能、服务器利用率为约束条件，移动设备的功耗为优化目标，建立多约束优化问题；S4，基于凸优化理论，根据拉格朗日乘子法、KKT条件和数值法求解优化问题，寻找移动设备的最优计算卸载策略。2.根据权利要求1所述的面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法，其特征在于，所述S1包括：S1
‑
1，确定CA
‑
MEC环境中的任务优先级及排队规则；所述任务包括特殊任务与一般任务，特殊任务优先级高于一般任务且在排队队列中总排在一般任务之前；S1
‑
2，定义移动设备MD模型；使用M/G/1排队模型来表征移动设备MD，执行速度为s0，令λ表示MD上产生的泊松任务流，有其中，为特殊任务到达率，为一般任务到达率；对于一般任务到达率可分解为n+2个子任务流，即其中为MD本身处理，为边缘节点EN
i
处理，1≤i≤n，为云数据中心DC处理；令代表MD本地处理的任务到达率，有MD上特殊任务的计算需求均值为其二阶矩为MD上一般任务的计算需求均值为其二阶矩为一般任务中涉及的计算输入数据规模均值为其二阶矩为S1
‑
3，定义边缘节点EN
i
模型；使用M/G/m排队模型表征每个边缘节点EN
i
，令s
i
表示边缘节点EN
i
所配备处理器速度，m
i
表示边缘节点EN
i
所配备处理器的数量，令表示EN
i
上的特殊任务到达率，为EN
i
已接收到的来自于其他MDs的一般任务到达率，因此每个EN
i
上的总任务到达率为其中，EN
i
需处理的特殊任务的总到达率为EN
i
需处理的一般任务总到达率为令c
i
表示MD与EN
i
通信的传输速率，边缘节点EN
i
上特殊任务的计算需求均值为其二阶矩为从其他MDs卸载来的一般任务的计算需求均值为其二阶矩为S1
‑
4，定义云数据中心DC模型；使用M/G/∞排队模型表征云数据中心DC，MD卸载任务到DC需通过移动基站BS转发，令c
b
表示MD与BS通信时的传输速率，令s
c
表示DC所配备处理器的速度，令表示DC负责处理来自目标MD的一般任务到达率。
3.根据权利要求1所述的面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法，其特征在于，所述S2中，定义CA
‑
MEC平台性能模型的步骤是：S2
‑1‑
1，移动设备MD性能分析在MD本地，计算特殊任务、一般任务的执行时间均为独立同分布的指数随机变量，均值分别为及二阶矩分别为则在MD本地的任务的平均执行时间为：其二阶矩为令ρ0为MD核心利用率，且有在MD本地处理一般任务的平均响应时间为：S2
‑1‑
2，边缘节点EN
i
性能分析EN
i
上特殊任务的平均执行时间为其二阶矩为且一般任务的平均执行时间为其二阶矩为则EN
i
上所有任务的平均执行时间为：其二阶矩为令ρ
i
为EN
i
核心利用率，且有在边缘节点EN
i
上处理来自移动设备MD的一般任务的平均响应时间为：
其中，Σ是用于数学上的求和符号，k＝0表示求和的下界，m
i
‑
1为求和的上界，为求和内容，k从0开始取值，一直取到k＝m
i
‑
1，再把每一项加起来；S2
‑1‑
3，DC建模及性能分析在DC上处理来自MD的一般任务的平均执行时间为其中，表示从MD到BS的平均传输时延，t
p
表示从BS到DC的传播时延，因DC理论上具有无限的计算资源，所以任务的等待时间可忽略不计，则在DC上处理来自MD的一般任务的平均响应时间为：移动设备MD上生成的所有一般任务的平均响应时间为4.根据权利要求1所述的面向跨云层移动边缘计算的多优先级计算卸载策略优化方法，其特征在于，所述S2中，定义CA
‑
MEC功耗模型的步骤是：S2
‑2‑
1，移动设备MD计算功耗其中，ρ0代表MD核心利用率，α0和ξ0为MD的相关功耗系数，为MD的静态功耗；S2
‑2‑
2，MD数据传输功耗令P
t,i
表示MD与EN
i
之间的传输功耗，MD与EN
i
之间的数据传输速率c
i
与P
t,i
之间存在如下关系：c
i
＝B
i
log2(1+q
i
P
t,i
)，其中，B
i
代表MD与EN
i
之间的信道带宽，q
i
为结合各种因素的组合量，从MD卸载一个一般任务给EN
i
的平均能耗为且假设MD将卸载到DC上的计算任务发送给某个移动基站BS，再由BS转发给DC，且MD与...

【专利技术属性】
技术研发人员：何臻力，许娅男，郭盈，徐子坤，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：