【技术实现步骤摘要】
一种面向车联网的任务卸载方法
[0001]本专利技术涉及移动边缘计算领域，具体包括一种面向车联网的任务卸载方法。
技术介绍
[0002]得益于移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）的出现，车辆用户可以将部分计算密集型任务卸载到路边服务单元（roadsideserviceunit，RSU）上执行，来缓解本地资源受限带来的困扰，从而降低任务的计算时延和花费的能耗。目前，已有许多相关方面的研究，包括：考虑并发多个多优先级计算任务以及 MEC 服务器资源负载不均的情况，提出基于遗传算法的卸载策略，以此来提高安全型任务卸载成功率；提出一种在云雾混合网络架构下的联合计算卸载、计算资源和无线资源分配算法，在满足时延需求的前提下，最小化系统能耗和资源成本；节点间的通信采用的正交频分多址（orthogonal frequencydivision multiple access，OFDMA）技术，在一定时间内，一个子信道只能被一个用户使用，频谱利用率很低；一种最小化多个无线传感器设备的MEC系统计算时间周期的合理时间...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向车联网的任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用户数据，构建系统损耗模型；S2、初始化系统损耗模型的参数，计算系统损耗模型的初始解的系统损耗和整体约束违反度；S3、根据系统损耗对系统损耗模型的初始解进行排序，并初始化系统损耗模型的初始解的权重；当非可行解的整体约束违反度在阈值ε之内时，将其当作可行解进行排序处理；S4、通过蚁群算法求解系统损耗模型，得到包含用户任务卸载比例、用户传输功率和用户使用的子信道的M个新的解；S5、对新的解和系统损耗模型的初始解进行排序并得到当前最优可行解，重复步骤S3至本步骤直到预定的次数，得到使系统损耗最小的最优可行解；S6、将使系统损耗最小的最优可行解作为车联网任务卸载策略。2.根据权利要求1所述的一种面向车联网的任务卸载方法，其特征在于，步骤S1的具体实现方式如下：构建系统损耗模型：构建系统损耗模型：构建系统损耗模型：构建系统损耗模型：构建系统损耗模型：构建系统损耗模型：构建系统损耗模型：其中，表示最小系统损耗；表示系统损耗函数；表示系统损耗函数的解；表示用户任务卸载时间；表示用户在RSU服务范围内的驻留的时间， RSU服务路段的长度为，用户的速度为，的位置为；表示共有U个用户；CH表示共有CH个子信道，；表示用户的任务卸载比例；表示用户的传输功率；表示用户使用的子信道；代表着用户在时延和能耗间的偏好；表示用户的任务全部在本地执行的计算时延；表示用户的任务全部在本地执行所花费的能耗；表示用户任务所需要的总能耗；为用户任务的实际计算时延，
为用户任务的本地计算时延；表示用户在子信道上的信道增益；为在上的功率增益；为路径损耗系数；表示用户在子信道上的信道增益；表示传输功率阈值。3.根据权利要求2所述的一种面向车联网的任务卸载方法，其特征在于，步骤S1中用户任务所需要的总能耗、用户任务卸载时间的具体实现方式如下：根据公式：根据公式：得到本地计算能耗和用户任务的本地计算时延；其中，为用户的CPU平均功率，为的CPU功耗系数；为用户本地CPU的工作频率；表示任务数据的大小；表示计算每比特数据所需要的CPU周期数；根据公式：得到RSU接收到的用户信号的信干噪比；集合中用户数量为S；表示所有使用子信道的用户集合；为用户和RSU之间的距离，为RSU与服务路段的距离；表示用户的传输功率；为该用户的最大传输功率；为高斯白噪声功率谱密度；为RSU为每个子信道分配的带宽；根据公式：得到用户的传输速率；根据公式：根据公式：得到用户进行任务卸载时的传输时延和传输能耗；
根据公式：得到RSU执行任务所需的计算时延；其中，为RSU服务器为用户卸载的任务所分配的CPU工作频率；根据公式：根据公式：得到用户任务的卸载时延和用户任务所需要的总能耗。4.根据权利要求2所述的一种面向车联网的任务卸载方法，其特征在于，步骤S2的具体实现方式如下：S2
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1、初始化蚁群中初始解的数量K，初始化初始解的权重，蚂蚁数量M，迭代次数上限T，蚁群中所有非可行解的整体约束违反度均值ε；S2
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2、根据公式：获取整体约束违反度函数；其中，为时间约束违反度函数；为功率约束违反度函数；当时，为系统损耗...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈艳，胡辉，陈姣，史奎锐，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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