一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，该方法为了解决资源分配不合理导致的应用程序处理成功率不高从而引发用户体验下降的问题，提出了考虑任务之间依赖关系的任务调度方法和资源分配方法。由于每个用户都会有需要处理的应用程序DAG，最终形成多DAG任务调度模型。在调度过程中，提出基于子任务的入度的调度算法，每次通过资源分配算法计算入度为0的子任务的资源分配结果并使用改进的麻雀搜索算法得出子任务集合中任务的处理时延，并以DAG完成率为优化目标。这种基于任务度的调度策略和资源分配算法能够满足用户需求，提高应用程序完成率。提高应用程序完成率。提高应用程序完成率。

【技术实现步骤摘要】
一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法


[0001]本专利技术涉及卫星边缘资源分配
，具体涉及一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法。

技术介绍

[0002]传统的网络中，卫星通信在较远地区或地面网络无法覆盖的区域扮演着重要角色。然而，随着卫星技术的进步，卫星网络现在不仅仅是一个辅助手段，而是更为强大和全面的通信平台。现代卫星硬件可以具备较高的计算能力和存储资源，使卫星能够处理更多复杂的通信和数据任务。
[0003]通过在卫星上引入边缘计算，可以使得数据处理和计算任务在卫星上进行，减少数据在卫星与地面节点之间的传输，从而大幅度减少通信时延。特别是在地面网络较为稀疏或偏远地区，卫星边缘计算能够提供高效可靠的服务，极大地改善用户的通信体验。因此，卫星边缘计算的应用使得卫星网络在现代移动通信系统中扮演着重要和关键的角色，为用户提供了更快速、低时延的服务质量，推动了未来移动通信技术的发展。
[0004]在卫星地面网络中，卫星资源是有限的，当用户设备大量涌现的情况下，任务调度变得尤为复杂。有效的任务调度算法必须考虑到卫星边缘节点之间的通信延迟、计算能力以及任务之间的关系等因素。这些算法的设计需要在提供低时延服务的同时，确保卫星地面网络资源的高效利用。同时，考虑到用户设备可能具有不同的计算需求和优先级，资源分配算法还需要公平地满足不同用户的需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于，提供一种考虑子任务之间依赖关系的任务调度策略和资源分配策略，能够有效解决由于任务资源分配不合理导致的应用程序处理成功率不高从而引发用户体验下降。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提出的一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，包括：
[0007]多个不同的地面用户向对应覆盖的卫星发起应用程序处理请求；
[0008]通过应用程序DAG模型、应用程序完成率模型、子任务调度模型得到应用程序处理方式和要处理的子任务集；
[0009]如果子任务需要卸载到卫星上，经过改进的麻雀搜索算法得到分配资源。
[0010]进一步的，应用程序DAG模型构建方式为：
[0011]假设通信系统中一共有m个移动设备，所述移动设备编号集合表示为M＝{1,2,3
…
m}，用i索引，一个移动设备上产生的应用程序分成多个具有依赖关系的任务，通过任务集表示为N＝{1,2,3
…
n}，用j索引；由于分成的任务之间存在依赖关系，应用程序的结构用有向无环图DAG来表示，即G
i
＝(V
i
,E
i
)，其中V
i
表示第i个应用程序中的子任务节点集，V
i
＝(v
i,1
,v
i,2
…
v
i,n
)；G
i
＝(V
i
,E
i
)中，对于任务v
i,j
，v
i,j
＝(C
i,j
,D
i,j
)，C
i,j
表示处理任务所需要
的CPU周期，单位为cycle，其中D
i,j
表示当前任务的大小，单位为bit，应用程序的截止时延表示为E
i
表示计算任务之间的有向边集合两个顶点之间存在有向边说明结尾顶点不能早于有向边的起始顶点处理，即任务之间存在依赖关系。
[0012]进一步的，应用程序完成率模型构建方式为：
[0013]先获取子任务卸载到卫星边缘计算服务器的传输时延；
[0014]再获取子任务卸载到卫星MEC服务器上的处理时延；
[0015]根据传输时延和处理时延，得到任务完成的总时延；
[0016]通过当前应用程序中最后一个任务的所有前驱任务最大完成时延及最后一个任务的处理时间，得到该应用程序的完成时间，进而建立约束优化模型；
[0017]进一步的，子任务卸载到卫星边缘计算服务器的传输时延表示为：
[0018][0019]表示上行传输速率(单位：Mbps)，表示为：
[0020][0021]其中，子任务v
i,j
的传输功率表示为P
i,j
，信道增益表示为g
i,j
，高斯白噪声功率表示为N，B
i,j
为分配的带宽资源(单位：MHz)；
[0022]子任务卸载到卫星MEC服务器上的处理时延为：
[0023][0024]其中，F
i,j
表示分配给任务的计算资源(单位：cycle/s)。
[0025]进一步的，处理本地计算任务的时延由处理时延和等待时延组成，任务等待时间为任务集中任务v
i,j
之前的所有任务计算时间之和；表达式为：
[0026][0027]其中，F
l
表示本地计算能力(单位：cycle/s)，表示等待时间；
[0028]任务完成的总时延为：
[0029][0030]其中，a
i,j
为任务的处理方式，移动设备到卫星节点的距离表示为s，光速表为v。
[0031]进一步的，第i个应用程序中最后一个任务的所有前驱任务最大完成时延EST
i
及最后一个任务的处理时间为：
[0032][0033][0034]其中，L为当前入度为0的在边缘节点处理的任务集，sl
i
为当前处理DAG图的次数，
SL
i
为待调度的应用程序DAG最大层数，T
i
为应用程序的完成时间；
[0035]建立的约束优化模型为：
[0036][0037][0038][0039][0040]C4:a
i,j
∈{0,1}i∈M,j∈N,
[0041]其中，m为需要处理的应用程序总数；当应用程序i在限定时延内，即时，I
i
＝1表示应用程序成功处理，否则为0；A定义为子任务卸载策略集合，A＝{a
i,j
}i∈M,j∈N，F为定义为计算资源分配策略集合F＝{F
i,j
}，F
max
为卫星边缘节点可分配的计算资源；B定义为带宽资源分配策略集合B＝{B
i,j
}，B
max
为可分配的带宽资源。
[0042]更进一步的，子任务调度模型实现方式为：
[0043]获取需要调度的应用程序截止时延；
[0044]通过应用程序截止时延和应用程序数据量进行优先级排序，截止时延按照升序排序，如果截止时延相同则按照数据量降序排序；
[0045]将高优先级的应用程序放到卫星边缘服务器处理，低优先级的应用程序放到本地处理；
[0046]遍历应用程序DAG,取出DAG中入度为0的子任务放入子任务集L；
[0047]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，其特征在于，包括：多个不同的地面用户向对应覆盖的卫星发起应用程序处理请求；通过应用程序DAG模型、应用程序完成率模型、子任务调度模型得到应用程序处理方式和要处理的子任务集；如果子任务需要卸载到卫星上，经过改进的麻雀搜索算法得到分配资源。2.根据权利要求1所述一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，其特征在于，应用程序DAG模型构建方式为：假设通信系统中一共有m个移动设备，所述移动设备编号集合表示为M＝{1,2,3
…
m}，用i索引，一个移动设备上产生的应用程序分成多个具有依赖关系的任务，通过任务集表示为N＝{1,2,3
…
n}，用j索引；由于分成的任务之间存在依赖关系，应用程序的结构用有向无环图DAG来表示，即G
i
＝(V
i
,E
i
)，其中V
i
表示第i个应用程序中的子任务节点集，V
i
＝(v
i,1
,v
i,2
…
v
i,n
)；G
i
＝(V
i
,E
i
)中，对于任务v
i,j
，v
i,j
＝(C
i,j
,D
i,j
)，C
i,j
表示处理任务所需要的CPU周期，单位为cycle，其中D
i,j
表示当前任务的大小，单位为bit，应用程序的截止时延表示为E
i
表示计算任务之间的有向边集合两个顶点之间存在有向边说明结尾顶点不能早于有向边的起始顶点处理，即任务之间存在依赖关系。3.根据权利要求1所述一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，其特征在于，应用程序完成率模型构建方式为：先获取子任务卸载到卫星边缘计算服务器的传输时延；再获取子任务卸载到卫星MEC服务器上的处理时延；根据传输时延和处理时延，得到任务完成的总时延；通过当前应用程序中最后一个任务的所有前驱任务最大完成时延及最后一个任务的处理时间，得到该应用程序的完成时间，进而建立约束优化模型。4.根据权利要求3所述一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，其特征在于，子任务卸载到卫星边缘计算服务器的传输时延表示为：任务卸载到卫星边缘计算服务器的传输时延表示为：表示上行传输速率，表示为：其中，子任务v
i,j
的传输功率表示为P
i,j
，信道增益表示为g
i,j
，高斯白噪声功率表示为N，B
i,j
为分配的带宽资源；子任务卸载到卫星MEC服务器上的处理时延为：其中，F
i,j
表示分配给任务的计算资源(单位：cycle/s)。5.根据权利要求3所述一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，其特征在于，处理本地计算任务的时延由处理时延和等待时延组成，任务等待时间为任务集中任务v
i,j
之
前的所有任务计算时间之和；表达式为：其中，F
l
表示本地计算能力，表示等待时间；任务完成的总时延为：其中，a
i,j
为任务的处理方式，移动设备到卫星节点的距离表示为s，光速表为v。6.根据权利要求5所述一种多DAG卫星边缘任务调度和资源分配方法，其特征在于，第i个应用程序中最后一个任务的所有前驱任务最大完成时延EST
i
及最后一个任务的处理时间为：为：其中，L为当前入度为0的在边缘节点处理的任务集，sl
i
为当前处理DAG图的次数，SL
i
为待调度的应用程序DAG最大层数，T
i
为应用程序的完成时间；建立的约束优化模型为：建立的约束优化模型为：建立的约束优化模型为：建立的约束优化模型为：C4:a
i,j
∈{0,1}i∈M,j∈N,其中，m为需要处理的应用程序总数；当应用程序i在限定时延内，即时，I
i
＝1表示应用程序成功处理，否则为0；A定义为子任务卸载...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘治国，姜璎洳，汪林，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：