一种多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法技术

本方案公开了一种多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，该方法基于任务偏好进行分组，对计算任务和服务器进行预处理，然后再进行匹配，能够节省不必要的时间开销，并且构建基于Gale Shapley算法的匹配模型，解决多对多博弈匹配问题，通过迭代更新匹配策略，能够消除任务选择服务器时的趋优效应，避免服务器发生过载，有效提升系统的能耗效率和整体性能。有效提升系统的能耗效率和整体性能。有效提升系统的能耗效率和整体性能。

【技术实现步骤摘要】
一种多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法


[0001]本专利技术属于移动边缘计算
，尤其是涉及一种多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法。

技术介绍

[0002]手机、Pad、可穿戴设备等智能移动设备因其便捷性逐渐成为大众学习、娱乐、出行、参与社交网络和了解时事资讯的重要工具。物联网(Internet of Things,IoT)通过连接数十亿个设备，对不同行业产生了重大影响，深刻地推动着数字产业的发展，并催生了多种对时延敏感的应用，如辅助工农业生产，智慧医疗等。据估计，至2025年底，将有超过750亿物联网设备接入网络。云服务中心用来处理和分析物联网设备频繁发送的数据，然而，传统的云服务中心服务方式由于其基于长距离数据传输很容易使应用响应延迟增加，从而影响服务质量(QoS)。对此，移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为在网络边缘为用户提供信息技术服务和计算能力的新型计算方式被提出，且受到了广泛的关注。
[0003]作为云计算的延伸，MEC可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：A.分组S1.在t时隙，需卸载任务的各终端计算所有其可到达的服务器的距离，并记录服务器当前负载；S2.各终端计算其任务对服务器的任务偏好；S3.为任务筛选偏好值大于偏好阈值的边缘服务器，得到每组包含至少一个任务和至少一个边缘服务器的分组结果；B.匹配S4.各组组内的边缘服务器和任务分别对对方打分形成自己的匹配意愿列表；S5.各终端按照其任务的匹配意愿列表从高到低逐个向组内边缘服务器成员发送配对请求直到匹配成功；组内边缘服务器成员根据自己的状态和匹配意愿列表拒绝或接受收到的配对请求；S6.配对成功后，输出匹配结果，并更新服务器状态。2.根据权利要求1所述的多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，其特征在于，步骤S5还包括：组内各任务按照出度从小到大排序后依次遍历所有任务以为各卸载任务寻找最优匹配，每当一个卸载任务匹配边缘服务器后更新相应边缘服务器的状态；边缘服务器满足公式(14)：k表示在单位时隙内相应边缘服务器最大可接受任务数，n表示该时隙产生任务的总数，α
ij
表示卸载决策变量，α
ij
＝0表示相应任务i未被卸载至边缘服务器j，α
ij
表示相应任务i被卸载至边缘服务器j。3.根据权利要求2所述的多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，其特征在于，步骤S4中，各组内的任务成员将自己对边缘服务器成员的偏好值作为对相应边缘服务器的打分值；且偏好值计算方法包括：且偏好值计算方法包括：表示任务i对边缘服务器j的偏好，η
iν
为任务i所偏好的属性类型中所需的资源，ν为算力s、存储g以及带宽o中的一种；η
jν
为服务器j中ν资源的剩余量；η
if
是由一组参数f组成的任务i中各项所需资源的下限；η
jf
是由一组参数f组成的服务器j中各项所剩资源；ε
j
为
服务器j历史处理任务的可信度；δ
j
为服务器j的容错因子；h
j,succ
,h
j,fail
分别为服务器j历史处理任务的成功数和失败数；d
i'j
为承载相应任务的终端i'与服务器j的欧式距离；C
j
为服务器j的覆盖范围的半径；为服务器j处理i类任务的平均耗时；avg(Ct
j
)为服务器j处理任务的平均耗时；T
i
、L
i
分别为任务i的实际用时和最大容忍延迟。4.根据权利要求3所述的多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，其特征在于，步骤S4中，通过计算相应任务的处理成本得到边缘服务器成员对相应任务成员的打分值；处理成本计算：C
i
表示相应任务i的处理成本，包括计算成本和传输成本，分别表示归一化处理后的时延和能耗，λ、μ为权重因子，根据任务场景不同取值不同；任务i的能耗E
i
为：为一个任务i被划分为多个相互独立的子任务，ζ
i
表示终端产生的第i个任务，使用表示终端产生的第i个任务，使用表示任务是否分割，为不可卸载部分，为可卸载部分，不可卸载部分在本地计算，能耗为可卸载部分在边缘端计算，能耗为任务i的时延[T
i
]
+
为：[T
i
]
+
＝max{T
il
,T
im
,0}(2)，表示本地计算时延，表示边缘端计算时延。5.根据权利要求4所述的多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，其特征在于，本方法采用五元组表示任务的特征，为任务的大小；表示任务需要的CPU周期数；为任务的传输带宽，当时，任务在本地处理带宽在本地处理带宽为子任务的最大容忍延迟；使用二元变量表示任务处理状态，时，任务处理失败，反之处理成功，其中，为任务实际用时。6.根据权利要求5所述的多用户资源均衡分配的MEC计算卸载方法，其特征在于，本地端时延T
il
通过以下方式获得：f

【专利技术属性】
技术研发人员：乐光学，宋逸杰，杨忠明，杨晓慧，
申请(专利权)人：嘉兴学院，
类型：发明
国别省市：