云边端协同物联网边缘计算系统的任务卸载策略优选方法技术方案

本发明专利技术提供了一种云边端协同物联网边缘计算系统的任务卸载策略优选方法，包括以下步骤：构建云边端协同物联网边缘计算系统的模型，在模型中各终端设备的任务被分为三部分，在云服务器、边缘服务器以及终端设备上并行处理；根据云边端协同物联网边缘计算系统的模型，依据终端设备与各边缘服务器之间的距离，求得最小权匹配，所得结果确定为卸载目标S；在确定卸载目标S后，以卸载率α和计算资源f为变量进行w次迭代运算，优化卸载率α和计算资源f；在第w次迭代结束后，根据系统效应函数计算利用当前任务卸载策略所产生的系统效应，并进行收敛性验证。本发明专利技术有效降低了任务处理延迟，提高了任务处理效率，增加了系统效应。增加了系统效应。增加了系统效应。

【技术实现步骤摘要】
云边端协同物联网边缘计算系统的任务卸载策略优选方法


[0001]本专利技术属于物联网边缘计算领域，具体涉及一种云边端协同物联网边缘计算系统的任务卸载策略优选方法。

技术介绍

[0002]边缘计算(Edge Computing，EC)系统通常由云服务器、多个边缘服务器(Edge Server)以及大量的终端用户(Terminal User)组成，终端用户可以通过无线信道与其通信范围内的服务器进行数据传输。系统根据终端用户任务的属性以及计算资源等信息，设计合理的卸载策略，以提高任务处理效率、增加系统效应。最直接的任务卸载策略是设置固定的卸载目标及卸载率，并分配固定的计算资源来处理来自终端的任务。这种方法的优点是策略的可扩展性和动态适应能力较高。另一种常见的卸载策略是将任务卸载到距离设备最近的服务器，并优化卸载率和计算资源，该策略根据终端任务的属性分配不同的卸载率和计算资源，有效减少了任务处理延迟，提高了系统的服务质量。然而，物联网边缘计算系统任务卸载问题仍然面临着以下几个主要挑战：1)如何选择合理的卸载目标，避免服务器过载现象；2)如何优化卸载率和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云边端协同物联网边缘计算系统的任务卸载策略优选方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：构建云边端协同物联网边缘计算系统的模型，该模型包括一个中心云服务器、M个边缘服务器以及N个终端设备，在模型中各终端设备的任务被分为三部分，在云服务器、边缘服务器以及终端设备上并行处理；根据所述云边端协同物联网边缘计算系统的模型，依据终端设备与各边缘服务器之间的距离，构建带权二部图并利用KM匹配法，求得最小权匹配，所得结果确定为卸载目标S；在确定卸载目标S后，以卸载率α和计算资源f为变量进行w次迭代运算，优化卸载率α和计算资源f；在第w次迭代结束后，根据系统效应函数计算利用当前任务卸载策略所产生的系统效应，并进行收敛性验证，若系统效应收敛到较为稳定的数值，则结束迭代过程，当前任务卸载策略即为优选的任务卸载策略；否则继续迭代直到系统效应收敛。2.如权利要求1所述的云边端协同物联网边缘计算系统的任务卸载策略优选方法，其特征在于，所述模型中，每个终端设备V
i
包含一个计算任务，其属性为其中D
i
表示任务大小，R
i
表示处理任务所需的计算资源，表示完成任务的最大容忍延迟，则处理终端设备V
i
的任务所产生的系统效应为：U
i
＝β
P
(c
v
(α
i，e
+α
i，c
)D
i
R
i
‑
c
s
(f
i，j
+f
i，CS
))+β
Q
log(1+ε
‑
T
i
)其中，U
i
表示处理终端设备V
i
的任务所产生的系统效应，c
v
(α
i，e
+α
i，c
)D
i
R
i
‑
c
s
(f
i，j
+f
i，CS
)表示收益，β
P
表示收益的权重，c
v
，c
s
分别表示系统为处理任务向终端设备收取费用的单位价格以及系统租用服务器的单位价格，α
i，e
，α
i，c
分别表示终端设备V
i
将任务卸载到边缘服务器和云服务器时的卸载率，ρ
i，j
表示终端设备V
i
与边缘服务器E
j
之间的数据传输率，ρ
i，CS
表示终端设备V
i
与云服务器之间的数据传输率，log(1+ε
‑
T
i
)表示终端设备V
i
的服务质量β
Q
表示服务质量的权重，ε用来保证T
i
表示终端设备V
i
的...

【专利技术属性】
技术研发人员：车荣杰，王智，史志彬，傅敏，孙延波，王军，吕加华，张建伟，倪志琛，陈鸿龙，
申请(专利权)人：中石化石油工程技术服务有限公司中石化石油工程设计有限公司，
类型：发明
国别省市：