【技术实现步骤摘要】
缓存约束下基于社会感知的二部图匹配任务卸载方法
[0001]本专利技术属于计算机网络、数据存储
，尤其涉及一种缓存约束下基于社会感知的二部图匹配任务卸载方法。
技术介绍
[0002]随着物联网、大数据、人工智能、5G等信息技术的快速发展，云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、智能安防、远程医疗、可穿戴设备、智能制造等场景对低延迟的高要求。根据国际调研机构Gartner公司的报告，到2022年，超过一半的企业数据将在传统的数据中心和云平台之外的边缘产生和处理。边缘计算可以帮助企业近乎实时的分析信息，并围绕物联网设备和数据创造新的价值。
[0003]日益增长的移动网络流量给当前移动网络带来了极大的挑战。目前在以基站为主的蜂窝接入网中，每次用户请求视频、社交等业务，从基站到远端服务器之间都会产生很大的时延，在短时间内，大量用户对统一热门内容提出传输请求时，更是给网络链路带来了巨大的压力，同时造成带宽资源浪费、用户体验差等问题。为了避免上述问题，在边缘计算网络中部署缓存成为边缘计算研究的热点。边缘缓...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种缓存约束下基于社会感知的二部图匹配任务卸载方法，所述方法包括如下步骤：S100：选择远距离设备集中的节点，计算该节点上任务集中每个任务的单位流行性，并按所述单位流行性从大到小对各个任务排序；S200：按照上述排序依次对任务进行判断，若当前任务大小不超过该节点的剩余的内存容量，则将该任务缓存至该节点，否则，不将该任务缓存至该节点；S300：重复步骤S200，直到内存容量剩余为0为止；S400：重复步骤S100、S200、S300，直到远距离设备集中所有的节点都完成上述任务的缓存；S500：根据设备之间的社交关系和D2D链接情况，依据四种任务卸载方式，构建加权的基于社会感知的二部图；S600：初始化点标的值；S700：依次选择出发集中的任务节点进行KM匹配算法；S800：若匹配不成功，则修改点标的值，重新匹配；S900：重复步骤S700、S800直至出发集中所有任务节点都匹配完成，根据匹配结果，将任务按照对应的卸载方式卸载到其匹配的设备节点上执行。2.如权利要求1所述的方法，优选的，所述任务的单位流行性是指某一任务被请求的频率和该任务大小之比。3.如权利要求1所述的方法，所述任务卸载的方式包括本地卸载执行方式、直接上云卸载执行方式、D2D辅助卸载执行方式和D2D辅助上云卸载执行方式。4.如权利要求1所述的方法，所述任务卸载的选择策略中需要考虑的因素包括传输过程中的时延和能量消耗、执行过程中的时延和能量的消耗、卸载设备的缓存空间和设备之间的信任关系。5.如权利要求1所述的方法，步骤S500中所述设备包括配备移动边缘计算MEC服务器的基站BS和用户节点，其中用户节点包括远距离设备DT和辅助DT的近距离设备NR。6.如权利要求1所述的方法，所述基于社会感知的二部图包括：本地卸载执行方式下，任务节点m和对应的产生该任务的本地节点m之间存在一条边，定义相应的边的权重为直接上云卸载执行方式下，任务节点m和与其存在连接的边缘服务器节点k之间存在一条边，对应边的权重为D2D辅助卸载执行方式下，任务节点m和与其存在连接的用户节点n之间存在一条边，对应的边的权重为D2D辅助上云卸载执行方式下，任务节点m和由与其存在连接用户节点n和边缘服务器节点k组成的绑定节点之间存在一条边，对应边的权重为其中，L表示本地卸载执行方式,C表示直接上云卸载执行方式,D2D表示D2D辅助卸载执行方式，DAC表示D2D辅助上云卸载执行方式。7.如权利要求1所述的方法，步骤S600进一步包括如下步骤：S601：定义任务节点集为出发集；设备节点集为匹配集；S602：将匹配集中所有设备节点的点标的值设置为0；S603：将出发集的任务节点的点标的值设置为
且满足准则c
x...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝飞，祝心愿，雷鸣，王亮，李津，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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