【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车路云协同，尤其涉及一种基于边缘服务器性能的服务切换方法、基于边缘服务器性能的服务切换设备、基于边缘服务器性能的服务切换系统及存储介质。
技术介绍
1、在车路云协同计算场景中，智能网联汽车的动态移动性对其部署在路侧边缘资源节点的服务的连续性与稳定性提出了挑战，随着智能网联汽车在行驶过程中其位置的动态变化，其与路侧边缘资源节点的距离将发生改变，而路侧边缘资源节点的基站信号覆盖范围是有限的，从而导致部署运行在其中的服务将面临由于距离增加而显著增大的传输时延，甚至服务中断，难以保证服务质量。借助于现有的虚拟机迁移或容器迁移技术，能够将智能网联汽车在路侧边缘资源节点中的服务实例从源资源节点随着智能网联汽车移动迁移至靠近智能网联汽车的边缘节点或更优的边缘节点，保证低通信延迟，同时提高服务质量。
2、而目前，大多数方法侧重于降低成本或延迟，并将它们作为评估服务质量（qos）的指标。实际上，仅以这种方式测量qos并不全面，进而无法保障车辆服务质量。
3、因此，如何能够提升网联车辆的服务质量成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于边缘服务器性能的服务切换方法、基于边缘服务器性能的服务切换设备、基于边缘服务器性能的服务切换系统及存储介质，解决相关技术中存在的网联车辆的服务质量无法保障的问题。
2、作为本专利技术的第一个方面，提供一种基于边缘服务器性能的服务切换方法，其中，包括：
3、构建边缘节点模
4、根据所述边缘节点模型和车辆服务模型分别计算车辆服务总时延和车辆服务切换总成本以及构建qos函数，其中qos函数的表达式为：
5、，
6、，
7、其中，表示qos函数，表示网联车辆i在时隙t的源服务器的性能，表示边缘服务器j的性能，表示所有边缘服务器的最大性能，表示所有边缘服务器的最小性能；所述源服务器为实际托管网联车辆的服务且为网联车辆提供计算的边缘服务器；
8、根据所述qos函数构建基于边缘服务器性能的服务切换决策问题模型；
9、对所述服务切换决策问题模型求解获得最优服务切换策略网络；
10、根据所述最优服务切换策略网络求解最优服务切换决策；
11、其中根据qos函数构建基于边缘服务器性能的服务切换决策问题模型，包括：
12、分别定义智能体、智能状态和智能体动作并根据qos函数构建奖励函数，以获得基于马尔科夫模型的服务切换决策问题模型。
13、进一步地，根据所述边缘节点模型和车辆服务模型分别计算车辆服务总时延和车辆服务切换总成本以及构建qos函数，包括：
14、根据所述边缘服务器的带宽、计算能力、当前时隙所负载的车辆服务数量以及网联车辆在当前时隙上传的任务包的大小计算车辆服务总时延；
15、根据所述边缘服务器的经纬度信息计算车辆服务切换总成本；
16、根据所述边缘服务器的性能构建qos函数。
17、进一步地，根据所述边缘服务器的带宽、计算能力、当前时隙所负载的车辆服务数量以及网联车辆在当前时隙上传的任务包的大小计算车辆服务总时延，包括：
18、根据所述边缘服务器的带宽计算网联车辆i和其接入的边缘服务器之间在时隙t中的任务包传输速率，计算公式为：
19、，
20、其中，表示任务包传输速率，表示网联车辆i在时隙t中连接的边缘服务器，，表示所述边缘节点模型中边缘服务器的集合，表示网联车辆i接入的边缘服务器的带宽，s表示网联车辆i接入的边缘服务器的传输功率，表示噪声功率；
21、根据所述任务包传输速率以及网联车辆在当前时隙上传的任务包的大小计算任务包的传输时延，计算公式为：
22、，
23、其中，表示任务包i的传输时延，表示任务包传输速率，表示网联车辆i在时隙t上传的任务包的大小；
24、根据源服务器的计算能力、边缘服务器的当前时隙所负载的车辆服务器数量以及网联车辆i在时隙t上传的任务包的大小计算任务包的处理时延，计算公式为：
25、，
26、其中，表示任务包的处理时延，k表示每mb大小的任务包所需的cpu周期数，表示边缘服务器j在时隙t所负载的车辆服务器数量，表示源服务器的计算能力，表示网联车辆i在时隙t中的源服务器；
27、根据所述任务包的传输时延和任务包的处理时延计算车辆服务总时延，计算公式为：
28、。
29、进一步地，根据所述边缘服务器的经纬度信息计算车辆服务切换总成本，包括：
30、根据所述网联车辆所接入的边缘服务器和源服务器之间的欧几里得距离计算车辆服务交接成本，计算公式为：
31、，
32、其中，表示车辆服务交接成本，表示切换成本因子，表示网联车辆i所接入的边缘服务器和源服务器之间的欧几里得距离；
33、根据所述边缘服务器的经纬度信息计算车辆服务迁移成本，计算公式为：
34、，
35、其中，表示车辆服务迁移成本，表示迁移成本因子，表示服务实例重新启动的成本，表示时隙t-1的源服务器到时隙t的源服务器的欧几里得距离；
36、根据所述车辆服务交接成本和车辆服务迁移成本计算车辆服务切换总成本，计算公式为：
37、，
38、其中，表示车辆服务切换总成本。
39、进一步地，根据所述边缘服务器的性能构建qos函数，包括：
40、确定服务实例部署矩阵，其中服务实例部署矩阵表示为：
41、，
42、其中，表示服务实例部署矩阵，表示网联车辆i是否将服务实例放置在时隙t的边缘服务器j上，, ，表示所述车辆服务模型中网联车辆的集合，，表示所述边缘节点模型中边缘服务器的集合，；
43、根据所述服务实例部署矩阵构建qos函数。
44、进一步地，分别定义智能体、智能状态和智能体动作并根据qos函数构建奖励函数，包括：
45、将网联车辆的应用场景划分为多个子区域，并从每个子区域中的多个边缘服务器中选择一个边缘服务器作为中央决策边缘服务器，以完成定义智能体；
46、根据时隙t-1中的当前子区域中所有车载服务的部署情况确定时隙t的智能体状态，所述智能体状态表示为：
47、，
48、其中，表示当前子区域中网联车辆的数量；
49、根据当前子区域中的全局服务切换决策确定智能体动作，所述智能体动作表示为：
50、，
51、，
【技术保护点】
1.一种基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘节点模型和车辆服务模型分别计算车辆服务总时延和车辆服务切换总成本以及构建QoS函数，包括：
3.根据权利要求2所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘服务器的带宽、计算能力、当前时隙所负载的车辆服务数量以及网联车辆在当前时隙上传的任务包的大小计算车辆服务总时延，包括：
4.根据权利要求2所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘服务器的经纬度信息计算车辆服务切换总成本，包括：
5.根据权利要求2所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘服务器的性能构建QoS函数，包括：
6.根据权利要求1所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，分别定义智能体、智能状态和智能体动作并根据QoS函数构建奖励函数，包括：
7.根据权利要求1所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，对所述服务切换决策问
8.一种基于边缘服务器性能的服务切换设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于加载并执行所述计算机指令以实现权利要求1至7中任意一项所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法。
9.一种基于边缘服务器性能的服务切换系统，其特征在于，包括：网联车辆、边缘服务器和权利要求8所述的基于边缘服务器性能的服务切换设备，所述网联车辆和边缘服务器均与所述基于边缘服务器性能的服务切换设备通信连接。
10.一种存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器加载并执行时以实现权利要求1至7中任意一项所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘节点模型和车辆服务模型分别计算车辆服务总时延和车辆服务切换总成本以及构建qos函数，包括：
3.根据权利要求2所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘服务器的带宽、计算能力、当前时隙所负载的车辆服务数量以及网联车辆在当前时隙上传的任务包的大小计算车辆服务总时延，包括：
4.根据权利要求2所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘服务器的经纬度信息计算车辆服务切换总成本，包括：
5.根据权利要求2所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，根据所述边缘服务器的性能构建qos函数，包括：
6.根据权利要求1所述的基于边缘服务器性能的服务切换方法，其特征在于，分别定义智...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓伟，邱子贤，徐彪，秦兆博，谢国涛，秦洪懋，秦晓辉，丁荣军，
申请(专利权)人：湖南大学无锡智能控制研究院，
类型：发明
国别省市：
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