一种边缘设备资源分配方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种边缘设备资源分配方法、装置、设备及可读存储介质，涉及边缘设备传输能力优化技术领域，包括获取边缘设备数量集合，并确定障碍参数初始值和卸载率初始值；构建时延模型；遍历所述边缘设备数量集合，按照从小到大的顺序依次获取边缘设备数；利用所述障碍参数初始值和卸载率初始值求解所述时延模型，计算所有边缘设备数所对应的时延值和卸载率；比较所有时延值，获得最小时延值，并根据所述最小时延值查找得到对应的边缘设备数和卸载率。用于寻找满足处理效率和传输负荷条件下的边缘设备数和卸载率最优组合。下的边缘设备数和卸载率最优组合。下的边缘设备数和卸载率最优组合。

【技术实现步骤摘要】
一种边缘设备资源分配方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及边缘设备传输能力优化
，具体而言，涉及一种边缘设备资源分配方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]监控系统中通过部署海量物联网设备和监控摄像头来服务于建筑物中的各大区域。而大规模的摄像头接入也带来了海量数据，这给以云计算为核心的视频监控架构构成了重大的挑战。由于将数据全部传送至云端处理十分的耗费资源，因此，边缘端需要对部分或全部视频任务进行处理后将计算结果等核心数据上报云端，以减少传输负荷。但云端处理数据的效率高，边缘端处理的效率较低，因此，在保证处理效率的情况下减少传输负荷，就需要在边缘端和云端(卸载概率) 中寻求中一个最优解。
[0003]现有技术中通常采用暴力搜索法来求解上述最优解，但耗费时间长、效率低，本专利技术首次提出一种DPEAIPM算法(基于内点法的均衡算法)，以最快的方式寻找出上述最优组合。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种边缘设备资源分配方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0005]一种边缘设备资源分配方法，包括：
[0006]获取边缘设备数量集合，并确定障碍参数初始值和卸载率初始值；
[0007]构建时延模型；
[0008]遍历所述边缘设备数量集合，按照从小到大的顺序依次获取边缘设备数；
[0009]利用所述障碍参数初始值和卸载率初始值求解所述时延模型，计算所有边缘设备数所对应的时延值和卸载率；
[0010]比较所有时延值，获得最小时延值，并根据所述最小时延值查找得到对应的边缘设备数和卸载率。
[0011]进一步的,获取边缘设备数量集合，并确定障碍参数初始值和卸载率初始值，具体包括：
[0012]获取边缘设备数量集合M{1,
…
,m
max
}；
[0013]令障碍参数t初始值为0.1，卸载率p
i
的初始值为1。
[0014]进一步的,所述时延模型具体为：
[0015][0016]式中，T
slack(pi)
表示时延，i表示第i个终端设备，n表示终端设备数量， N表示终端
设备数量集合，k表示第k个边缘设备，m表示边缘设备数量，M表示边缘设备数量集合，λ
i
表示终端设备i的平均请求到达率， p
i
表示终端设备i的卸载率，θ
i
表示终端设备i每个请求的输入数据大小，dealθ
i
表示边缘设备k处理请求后的数据大小，u表示边缘设备的计算能力，R
cre
表示云服务器服务请求接收速率，R
tr
表示服务请求发送速率，λ
Total
表示总卸载速率，t表示障碍参数。
[0017]进一步的,所述利用所述障碍参数和卸载率初始值求解所述时延模型，计算所有边缘设备数所对应的时延值和卸载率，包括：
[0018]获取边缘设备数、障碍参数初始值和卸载率初始值；
[0019]修正所述障碍参数初始值得到障碍参数；
[0020]将所述障碍参数代入一维搜索法中迭代卸载率初始值得到卸载率；
[0021]利用所述卸载率、障碍参数及边缘设备数求解所述时延模型，得到时延值。
[0022]进一步的,所述修正障碍参数初始值得到障碍参数，具体包括：
[0023]设定调整次数R；
[0024]迭代R次公式(2)，得到障碍参数：
[0025]t＝t*0.1；
ꢀꢀ
(2)
[0026]式中，t表示障碍参数。
[0027]进一步的，所述将所述障碍参数代入一维搜索法中迭代卸载率初始值得到卸载率，具体包括：
[0028]利用障碍参数更新梯度
[0029]设定迭代次数D；
[0030]迭代D次公式(3)，得到卸载率：
[0031][0032]式中，为当前卸载率，为卸载率初始值或前一次卸载率，β搜索步长，为梯度。
[0033]进一步的,所述比较所有时延值，获得最小时延值和所述最小时延值对应的边缘设备数和卸载率，具体包括：
[0034]依次遍历所有的时延值；
[0035]一一比较每个时延值，得到数值最小的时延值；
[0036]根据所述数值最小的时延值查找对应的边缘设备数和卸载率。
[0037]第二方面，本申请还提供了一种边缘设备资源分配装置，包括：
[0038]赋值模块：用于获取边缘设备数量集合，并确定障碍参数初始值和卸载率初始值；
[0039]模型构建模块：用于构建时延模型；
[0040]遍历模块：用于遍历所述边缘设备数量集合，按照从小到大的顺序依次获取边缘设备数；
[0041]求解模块：用于利用所述障碍参数初始值和卸载率初始值求解所述时延模型，计算所有边缘设备数所对应的时延值和卸载率
[0042]比较模块：用于比较所有时延值，获得最小时延值和所述最小时延值对应的边缘设备数和卸载率。
[0043]进一步的,所述求解模块具体包括：
[0044]获取单元：获取边缘设备数、障碍参数初始值和卸载率初始值；
[0045]修正单元：修正所述障碍参数初始值得到障碍参数；
[0046]卸载率计算单元将所述障碍参数代入一维搜索法中迭代卸载率初始值得到卸载率；
[0047]时延值计算单元：利用所述卸载率、障碍参数及边缘设备数求解所述时延模型，得到时延值。
[0048]第三方面，本申请还提供了一种边缘设备资源分配设备，包括：
[0049]存储器，用于存储计算机程序；
[0050]处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述边缘设备资源分配方法的步骤。
[0051]第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于边缘设备资源分配方法的步骤。
[0052]本专利技术的有益效果为：
[0053]本专利技术基于内点法的均衡算法的最优化思想，在确定边缘设备范围的情况下，通过构建时延模型求解时延、利用一维搜索方法搜索最佳卸载率、引入障碍函数法调整障碍函数，以最快速度计算出不同边缘设备下的时延值和卸载概率，从而寻找出最短时延值对应的边缘设备和卸载概率的最优组合方式。
[0054]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0055]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘设备资源分配方法，其特征在于，包括：获取边缘设备数量集合，并确定障碍参数初始值和卸载率初始值；构建时延模型；遍历所述边缘设备数量集合，按照从小到大的顺序依次获取边缘设备数；利用所述障碍参数初始值和卸载率初始值求解所述时延模型，计算所有边缘设备数所对应的时延值和卸载率；比较所有时延值，获得最小时延值，并根据所述最小时延值查找得到对应的边缘设备数和卸载率。2.根据权利要求1所述的边缘设备资源分配方法，其特征在于,所述获取边缘设备数量集合，并确定障碍参数初始值和卸载率初始值，具体包括：获取边缘设备数量集合M{1,
…
,m
max
}；令障碍参数t初始值为0.1，卸载率p
i
的初始值为1。3.根据权利要求1所述的边缘设备资源分配方法，其特征在于,所述时延模型具体为：式中，T
slack
(p
i
)表示时延，i表示第i个终端设备，n表示终端设备数量，N表示终端设备数量集合，k表示第k个边缘设备，m表示边缘设备数量，M表示边缘设备数量集合，λ
i
表示终端设备i的平均请求到达率，p
i
表示终端设备i的卸载率，θ
i
表示终端设备i每个请求的输入数据大小，dealθ
i
表示边缘设备k处理请求后的数据大小，u表示边缘设备的计算能力，R
cre
表示云服务器服务请求接收速率，R
tr
表示服务请求发送速率，λ
Total
表示总卸载速率，t表示障碍参数。4.根据权利要求1所述的边缘设备资源分配方法，其特征在于,所述利用所述障碍参数和卸载率初始值求解所述时延模型，计算所有边缘设备数所对应的时延值和卸载率，包括：获取边缘设备数、障碍参数初始值和卸载率初始值；修正所述障碍参数初始值得到障碍参数；将所述障碍参数代入一维搜索法中迭代卸载率初始值得到卸载率；利用所述卸载率、障碍参数及边缘设备数求解所述时延模型，得到时延值。5.根据权利要求4所述的边缘设备资源分配方法，其特征在于,所述修正所述障碍...

【专利技术属性】
技术研发人员：路英烁，刘恒，谢姗，张洪铭，张瑞琦，杨柳，李明慧，周海文，周权，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：