一种移动边缘计算系统的任务卸载方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种移动边缘计算系统的任务卸载方法，包括：根据移动设备的任务数据建立状态集合；根据移动设备将任务卸载至服务器的传输时延，移动设备、边缘服务器和云服务器的计算时延，得到任务卸载时延；根据移动设备发送任务的能耗和计算过程中CPU的能耗，得到任务卸载能耗；对移动设备的用户使用模式和位置信息进行量化，得到任务卸载隐私水平；根据任务卸载时延、任务卸载能耗、任务卸载隐私水平和能量变化，构建以时延最小、能耗最小且隐私水平最高为目标的联合优化问题；基于深度强化学习的DQN算法对联合优化问题进行求解，得到移动边缘计算系统的任务卸载方法，能够在减小移动设备能耗和时延的同时，有效提高用户数据安全性。据安全性。据安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种移动边缘计算系统的任务卸载方法及装置


[0001]本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种移动边缘计算系统的任务卸载方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着越来越多对时间高要求的应用程序的出现，本地设备的计算能力和计算资源已难以满足这类应用程序的时间要求，移动边缘计算(MEC)系统由此产生。MEC系统能够将一部分计算卸载任务到边缘服务器，从而减少用户在本地设备的任务负载和延迟。
[0003]在MEC系统中最重要的是卸载任务过程中设备的时延和能耗问题，现有的MEC系统大多集中于单一的能耗优化或者时延优化，也有一部分工作考虑了能耗和时延的共同优化。然而，MEC系统在提供丰富的计算资源的同时，用户的位置隐私和使用模式隐私存在泄露的危险。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种移动边缘计算系统的任务卸载方法及装置，能够在减小移动设备能耗和时延的同时，有效降低用户位置信息和使用模式信息泄露的危险，提高用户数据的安全性。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种移动边缘计算系统的任务卸载方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动边缘计算系统的任务卸载方法，其特征在于，包括：获取每个移动设备的任务数据；其中，所述任务数据包括：产生的新任务、获取到的能量、信道质量、电池放电量和设备缓冲区的任务；根据每个所述移动设备的任务数据，建立每个所述移动设备的状态集合；根据每个所述移动设备的计算时延、每个所述移动设备将任务卸载至服务器的传输时延、边缘服务器的计算时延和云服务器的计算时延，得到每个所述移动设备的任务卸载时延；根据每个所述移动设备发送任务的能耗和计算过程中CPU的能耗，得到每个所述移动设备的任务卸载能耗；对每个所述移动设备的用户使用模式和位置信息进行量化，得到每个所述移动设备的任务卸载隐私水平；根据每个所述移动设备的任务卸载时延、任务卸载能耗、任务卸载隐私水平和能量变化，构建以时延最小、能耗最小且隐私水平最高为目标的联合优化问题；基于深度强化学习的DQN算法和每个所述移动设备的状态集合对所述联合优化问题进行求解，得到移动边缘计算系统的任务卸载方法。2.如权利要求1所述的移动边缘计算系统的任务卸载方法，其特征在于，所述根据每个所述移动设备的任务数据，建立每个所述移动设备的状态集合，具体包括：根据以下公式，建立每个所述移动设备的状态集合：S
m
(t)＝[A
m
(t),e
m
(t),h
m
(t),B
m
(t),Q
m
(t)]；其中，S
m
(t)为第m个移动设备在t时刻的状态集合，A
m
(t)为第m个移动设备在t时刻产生的新任务，e
m
(t)为第m个移动设备获取到的能量，h
m
(t)为第m个移动设备在t时刻所获取的信道质量，h
m
(t)∈{0,1}，h
m
(t)＝1表示信道质量好，h
m
(t)＝0表示信道质量差，B
m
(t)为第m个移动设备的电池放电量，Q
m
(t)为存储在第m个移动设备的设备缓冲区的任务。3.如权利要求1所述的移动边缘计算系统的任务卸载方法，其特征在于，所述根据每个所述移动设备的计算时延、每个所述移动设备将任务卸载至服务器的传输时延、边缘服务器的计算时延和云服务器的计算时延，得到每个所述移动设备的任务卸载时延，具体包括：根据以下公式，得到每个所述移动设备的任务卸载时延：其中，t
m
(t)为第m个移动设备的任务卸载时延，t
m,L
(t)为第m个移动设备的计算时延，T
m,O
(t)为第m个移动设备将任务卸载至边缘服务器或云服务器的传输时延，T
m,MEC
(t)为边缘服务器的计算时延，T
m,Cloud
(t)为云服务器的计算时延，α
m,L
(t)表示任务是否在本地执行，α
m,M
(t)表示任务是否在边缘服务器执行，α
m,C
(t)表示任务是否在云服务器执行。4.如权利要求1所述的移动边缘计算系统的任务卸载方法，其特征在于，所述根据每个所述移动设备发送任务的能耗和计算过程中CPU的能耗，得到每个所述移动设备的任务卸载能耗，具体为：计算每个所述移动设备发送任务的能耗与计算过程中CPU的能耗的和值，以作为每个所述移动设备的任务卸载能耗。
5.如权利要求1所述的移动边缘计算系统的任务卸载方法，其特征在于，所述对每个所述移动设备的用户使用模式和位置信息进行量化，得到每个所述移动设备的任务卸载隐私水平，具体包括：根据以下公式，对每个所述移动设备的用户使用模式进行量化，得到每个所述移动设备的用户使用隐私水平：其中，P
m,u
(t)为第m个移动设备的用户使用隐私水平，A
m
(t)为第m个移动设备在t时刻产生的新任务，A
′
m
(t)为边缘服务器或云服务器记录的第m个移动设备卸载到本服务器的任务量，h
m
(t)为第m个移动设备在t时刻所获取的信道质量，h
m
(t)＝1表示信道质量好，为指示函数；根据以下公式，对每个所述移动设备的位置信息进行量化，得到每个所述移动设备的位置隐私水平：其中，P
m,l
(t)为第m个移动设备的位置隐私水平，h
m
(t)＝0表示信道质量差；根据以下公式，得到每个所述移动设备的任务卸载隐私水平：P
m
(t)＝β1P
m,u
(t)+β2P
m,l
(t)；其中，P
m
(t)为第m个移动设备的任务卸载隐私水平，β1为P
m,u
(t)的权重，β2为P
m,l
(t)的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜翠凤，滕少华，黎坚，龙晓琼，李泓澍，
申请(专利权)人：广州杰赛通信规划设计院有限公司广东工业大学，
类型：发明
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