【技术实现步骤摘要】
带有任务重试的MEC任务卸载策略及优化方法
[0001]本专利技术属于边缘计算和任务卸载
，特别是一种带有任务重试的MEC任务卸载策略及优化方法。
技术介绍
[0002]近年来，随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展，移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新兴的计算范式被提出，作为传统的云计算模式的扩展与补充。移动边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘层，从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求。
[0003]虚拟化技术是移动边缘计算得以实现的关键技术之一，可以使得移动边缘计算资源分配相对更加灵活、提高资源利用率。同时虚拟化技术成熟、对上层应用也基本不影响。虚拟化技术主要常用两个核心技术：服务器虚拟化和应用虚拟化。通过服务器虚拟化技术将网络边缘具有计算能力的每个物理机虚拟化成多个虚拟服务器，使不同的任务运行在不同的虚拟服务器上。因此，在移动边缘计算虚拟化的环境中，管理调度的粒度变为了虚拟机。MEC中已经有...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种带有任务重试的MEC任务卸载策略及优化方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、求解任务在本地处理器接受服务的第一平均时延T
loc
：根据M/M/1排队模型的解析结果，得到本地处理器接受服务的第一平均时延T
loc
为：其中，μ
loc
表示本地处理器服务实时任务和非实时任务的时间所服从的指数分布的参数；表示任务在本地执行的概率且p表示任务卸载到边缘层的概率且0≤p≤1；λ表示任务的到达所服从的泊松过程的参数；S2、求解任务卸载到边缘服务器接受服务的第二平均时延T
edg
：当任务选择卸载至边缘层接受服务，则任务的第二平均时延T
edg
包括本地发送端口传输任务的时间T
trans
和任务在边缘服务器接受服务的时间T
serve
；S21、根据M/M/1排队模型的解析结果，得到本地发送端口传输任务的时间T
trans
为：其中，μ
trans
表示本地发送端口传输实时任务和非实时任务的时间所服从指数分布的参数；S22、根据实时任务和非实时任务的占比，得到任务在边缘服务器接受服务的时间T
serve
为T
serve
＝α
×
T
nonreal
+(1
‑
α)
×
T
real
ꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，T
nonreal
表示非实时任务从到达边缘层至服务完成离开所需要的平均时间；T
real
表示实时任务从到达边缘层至服务完成离开所需要的平均时间；α表示到达任务流中非实时任务占比0≤α≤1；S23、得到第二平均时延T
edg
为：T
edg
＝T
trans
+T
serve
ꢀꢀꢀꢀ
(4)；S3、求解任务的平均时延T：其中，ρ表示边缘服务器吞吐量，且有：ρ＝(pλ+λ
′
)
×
(1
‑
P
serious
)
ꢀꢀꢀꢀ
(6)其中，λ
′
表示重试模块吞吐量；P
serious
表示系统负载较重的概率，且有：其中，π
i,j,k
表示为稳态下重试模块中任务数量为i，边缘服务器中实时任务数量为j及非实时任务数量为k的概率分布；S4、将多个性能指标的折衷优化问题抽象为多目标优化问题：结合期望最大化边缘服务器吞吐量ρ(p)、最小化任务的平均时延T(p)和任务平均重试次数N(p)，设计多目标优化问题为：
其中，c表示边缘层物理机通过虚拟化技术划分的c台虚拟机且c≥1；μ1表示非实时任务的服务速率；d表示重试模块中重试线程数量且d≥1；θ表示重试线程中重试任务的重试率且0＜θ＜+∞；S5、利用NSGA
‑
III算法，运用MATLAB软件求解步骤S4中多目标优化问题，得到满足条件的帕累托Pareto前沿点。2.根据权利要求1所述的带有任务重试的MEC任务卸载策略及优化方法，其特征在于，所述步骤S22中的所述非实时任务从到达边缘层至服务完成离开所需要的平均时间T
nonreal
的计算具体包括以下步骤：S2211、对于非实时任务，系统负载情况较低时，非实时任务被负载均衡器分配至服务器中接受服务并在服务完成后返回本地端，负载较低下非实时任务从到达边缘层至服务完成离开所需要的平均时间T
nonreal1
仅为服务器服务的时间T
′
nonreal
：S2212、系统负载情况较重时，非实时任务会被负载均衡器分配至重试模块，负载较重下非实时任务从到达边缘层至服务完成离开所需要的平均时间T
nonreal2
包括服务器服务的时间T
′
nonreal
和非实时任务在重试模块中的时间T
retry
：T
nonreal2
＝T
′...
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