一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法采用基于最大最小准则的解决方案，提出一个解决不同节点之间的通信计算能力以及负载情况存在较大差异问题的策略，实现资源高效率利用和共享。该方法构建云网边端网络模型，包括通信模型和计算模型两部分，描述了用户卸载决策和任务处理的方式；定义用户能效函数以及约束条件联合卸载决策和资源分配。引入广义分式理论以及松弛变量对优化问题转化为等价凸优化问题，然后提出迭代算法对问题求得最优解，仿真结果表明所提方法具有较好的性能以及有效保障用户获取资源的公平性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信技术，具体公开一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法，属于计算、推算或计数的。

技术介绍

1、随着移动通信的高速发展，各种新型应用如虚拟/增强现实、人脸识别、自动驾驶等爆炸式增长，对超低延迟和高可靠性提出了严格的要求。新型应用给社会生活和生产带来了极大的便利，然而用于计算和传送数据的数据量和能量消耗以天文数字的速度增长，给设备带来了沉重的处理负担。云网边端融合网络能够实现通信计算和资源协同的综合应用，可以有效解决设备对通信计算与传输的沉重负担，因此，研究云网边端融合网络具有十分重要的意义。

2、在云网边端网络中，计算与通信相互影响，使资源优化问题十分复杂同时难以求解。此外，网络中存在多元化的边缘节点，不同节点之间的通信计算能力以及负载情况可能存在较大的差异。在云网边端融合网络中，利用节点之间的协作，提升网络效率和性能，实现资源高效率利用和共享，是一个非常值得研究的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的专利技术目的是针对上述
技术介绍
的不足，提供一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.建立一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的建立一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法，其特征在于，步骤1中构建云网边端网络模型，用户终端i有一个计算任务需要进行处理，用Qi＝(Li，Ki)对计算任务进行描述，Li表示任务的数据大小，Ki表示完成终端任务需要消耗的CPU周期数；用户终端i可以选择将任务进行本地处理，也可以将任务卸载到MEC服务器或者云服务器进行处理。当用户终端将任务发送到MEC服务器时，MEC服务器可以自行对任务进行处理，还可以将任务转发给其他计算资源更丰富的MEC服务器，或者进一步将任务卸载到云服务器进...

【技术特征摘要】

1.建立一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的建立一种云网边端网络任务卸载和资源分配方法，其特征在于，步骤1中构建云网边端网络模型，用户终端i有一个计算任务需要进行处理，用qi＝(li，ki)对计算任务进行描述，li表示任务的数据大小，ki表示完成终端任务需要消耗的cpu周期数；用户终端i可以选择将任务进行本地处理，也可以将任务卸载到mec服务器或者云服务器进行处理。当用户终端将任务发送到mec服务器时，mec服务器可以自行对任务进行处理，还可以将任务转发给其他计算资源更丰富的mec服务器，或者进一步将任务卸载到云服务器进行处理；定义二元变量xi，yi，m，zi∈{0，1}，xi＝1表示用户终端i的任务在本地处理，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张月霞，李俊杰，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：