面向车联网边缘计算路域划分服务迁移方法以及迁移系统技术方案

本发明专利技术提供了一种面向车联网的边缘计算路域划分服务迁移方法以及迁移系统，所述迁移方法包括：根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义迁移路段；当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；采用强化学习的方法实现服务迁移。本发明专利技术的迁移方法通过将路网模型与车辆用户移动性结合起来，将车辆行驶路段划分为迁移路段和非迁移路段，并以此为基础建立MDP模型，能避免频繁的服务迁移工作造成额外的迁移开销。外的迁移开销。外的迁移开销。

【技术实现步骤摘要】
面向车联网边缘计算路域划分服务迁移方法以及迁移系统


[0001]本专利技术涉及车联网领域，具体而言，涉及一种面向车联网的边缘计算服务迁移方法以及迁移系统。

技术介绍

[0002]在以往的研究中往往只从单一角度来考虑服务迁移策略的制定。所谓单一衡量指标的服务迁移策略是以从时延或损耗单一角度去考虑，使得服务迁移在单一角度上取得最优值。如果只考虑损耗这单一方面，那么就会忽略时延对于用户车辆的影响；反之，如果只考虑低时延，那么可能会忽略冗余服务迁移带来不必要的损耗，得不到最优时延和损耗。
[0003]此外，基于强化学习的服务迁移决策是以某一变量建立马尔科夫决策过程，基于环境采取行动取得最大化的预期收益。大多数研究都以时间作为连续变量建立马尔科夫决策过程，不能将用户的位置与马尔科夫过程建立直接的连接，不能很好的解决用户的移动性问题。
[0004]有鉴于此，特提出本专利技术。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术公开了一种面向车联网的边缘计算路域划分服务迁移方法，该迁移方法实现了从多个方面来制定服务迁移策略，能够很好的解决用户的移动性问题，且能够得到最优的时延和损耗。
[0006]具体地，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]第一方面，本专利技术公开了一种面向车联网的边缘计算服务迁移方法，包括如下步骤：
[0008]预先对道路进行划分迁移路段与非迁移路段，根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义所述迁移路段；
[0009]当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；
[0010]从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；
[0011]基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；
[0012]采用强化学习的方法实现服务迁移。
[0013]第二方面，本专利技术公开了一种面向车联网的边缘计算服务迁移系统，包括：
[0014]建立迁移路段模块：预先对道路进行划分迁移路段与非迁移路段，根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义迁移路段；
[0015]建立迁移策略模块：当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；
[0016]建立衡量指标模块：从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；
[0017]模型构建模块：基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；
[0018]强化学习模块：采用强化学习的方法实现服务迁移。
[0019]第三方面，本专利技术公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述计算服务迁移方法的步骤。
[0020]第四方面，本专利技术公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述计算服务迁移方法的步骤。
[0021]总之，本专利技术提出的面向车联网的边缘计算服务迁移方法以及迁移系统，通过将路网模型与车辆用户移动性结合起来，将车辆行驶路段划分为迁移路段和非迁移路段，并以此为基础建立MDP模型，能有效避免频繁的服务迁移工作造成额外的迁移开销。
附图说明
[0022]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0023]图1为本专利技术实施例提供的面向车联网的边缘计算服务路域划分迁移方法的流程示意图；
[0024]图2为本专利技术实施例提供的迁移系统的结构示意图；
[0025]图3为本专利技术实施例提供的一种计算机设备的流程示意图；
[0026]图4为本专利技术实施例提供的移动边缘计算服务迁移框架；
[0027]图5为本专利技术实施例提供的迁移路段规划图。
具体实施方式
[0028]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0029]在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0030]应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0031]如图1所示，本专利技术公开了一种面向车联网的边缘计算服务迁移方法，包括如下步骤：
[0032]S1、预先对道路进行划分迁移路段与非迁移路段，根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义所述迁移路段；
[0033]S2、当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；
[0034]S3、从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；
[0035]S4、基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；
[0036]S5、采用强化学习的方法实现服务迁移。
[0037]具体的迁移过程可按照如下操作进行：
[0038]一、迁移路段与非迁移路段的划分
[0039]基于车联网的MEC下的移动边缘计算服务迁移框架如图4所示，该框架由边缘计算层和用户车辆层组成。边缘计算层由沿路边部署的基站以及基站上部署的唯一的边缘计算服务器(MEC服务器)组成。MEC服务器之间为有线信道连接，当服务迁移时，源MEC服务器将用户车辆卸载的计算任务的运行实例通过有线信道传输到目标MEC服务器。同时各MEC服务器均与远端云连接，以保证实时的远程服务通信。可知每个MEC计算服务器中运行着部分种类的MEC服务，为有服务需求的用户车辆提供MEC服务。其中，用户车辆与基站满足以下条件：
[0040](1)所有车辆用户都能被基站所覆盖；
[0041](2)每个基站上仅部署一个MEC服务器；
[0042](3)每个车辆用户在同一时刻最多只能和一个基站相连；
[0043]每个基站的覆盖范围是有限的，车辆初始时与最近的基站连本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向车联网的边缘计算路域划分服务迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：预先对道路进行划分迁移路段与非迁移路段，根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义所述迁移路段；当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；采用强化学习的方法实现服务迁移。2.根据权利要求1所述的边缘计算服务迁移方法，其特征在于，所述服务迁移策略包括两种迁移决策，分别包括如下步骤：车辆选择与要迁移的目标路边单元连接并将源服务器上的服务迁移到目标服务器上；或车辆选择与要迁移的目标路边单元连接，并将所述目标路边单元作为中间节点来接收车辆发送的任务数据并且传到源路边单元；所述源路边单元将源服务器处理任务完成后的结果传给目标路边单元，再由目标路边单元传给车辆。3.根据权利要求2所述的边缘计算服务迁移方法，其特征在于，所述衡量指标的建立方法包括计算总成本，计算时延以及计算损耗三个步骤：所述计算总成本的方法包括：设定车辆检测到信号的路边单元集合为T，车辆与路边单元集合之间的距离为Dist
u,r
，路边单元之间的距离为p
i,j
；总成本包括迁移成本、车辆连接的路边单元和服务所在的路边单元之间的转换成本1、以及用户和连接的路边单元之间的转换成本2，通过上述设定得到各部分迁移成本公式：其中，迁移成本如下公式所示：CostW＝α
W
p
i,j
+C
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，参数α
W
>0，p
i,j
为服务器i与服务器j之间的距离，C为在目标服务器上创建车辆用户服务实例所造成的开销；转换成本1如下公式所示：CostL
d1
(x)＝(1+sng(x))(μ
n
+μ
m
ε
x
)/2
ꢀꢀꢀ
(2)μ
n
、μ
m
、ε都是实值参数，x＝p
i,j
，当x＝0时，sng(x)＝
‑
1；当x>0时，sng(x)＝1，转换成本2如下公式所示：CostL
d2
(x)＝(1+sng(x))(δ
n
+δ
m
ε
x
)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)δ
n
、δ
m
、ε都是实值参数，x＝Dist
u,r
，当x＝0时，sng(x)＝
‑
1；当x>0时，sng(x)＝1，总成本表达式如下公式所示：C
a
(s(l))＝CostW+CostL
d1
(p
i,j
)+CostL
d2
(Dist
u,r
)
ꢀꢀ
(4)所述计算总时延的方法包括：计算传输时延：T
transport
(x)＝D
task
*x
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中，D
task
表示任务数据量大小，x表示车辆用户与MEC服务器之间的距离Dist
u,r
r或者
MEC服务器之间的距离p
i,j

【专利技术属性】
技术研发人员：王燕，张昊天，刘泽民，周建涛，高健玮，任立国，
申请(专利权)人：内蒙古大学，
类型：发明
国别省市：