一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法技术

本发明专利技术公开了一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，包括以下步骤：构建一个移动边缘计算场景的系统模型，获得时隙t的服务部署问题，采用一种基于遗传算法和模拟退火算法的改进算法(SPIGA)对服务部署问题进行求解。本发明专利技术通过结合遗传算法和模拟退火算法的优势，首先利用遗传算法的快速收敛特性，找到局部最优解，然后运用模拟退火算法的思想跳出局部最优，寻找全局最优解，通过将边缘计算的服务部署问题转化为0‑1背包问题，获得最高的QoS值，能够在考虑资源和能耗的情况下，实现最优的服务部署，提高系统的服务质量，解决了移动场景中时延敏感程序的服务部署问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络通信，具体为一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法。

技术介绍

1、近年来，随着物联网基础设施的建设，边缘服务器、移动计算节点和各种传感器呈指数级增长。然而，各种数据信息需要在整个mec中进行存储、传输和计算，这给整个mec架构带来了巨大的能源成本。移动应用正在消耗越来越多的存储资源、计算资源和能源。在mec架构中，在部署服务的决策过程中，不仅要考虑存储和计算资源的消耗，还要考虑能源的消耗。边缘计算节点在正常工作负载和超频工作负载下消耗的能量是不同的，与云服务器相比，边缘服务器的运营成本预计会较高，因为每次操作的成本高度依赖于系统的整体规模，对于mec运营商而言，服务的部署不仅要考虑计算节点本身的资源情况，还要考虑计算节点本身的能源成本，因此，在对延迟敏感的应用程序的mec服务部署中，应考虑延迟和能耗两个方面。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，通过结合遗传算法和模拟退火算法的优势，首先利用遗传算法的快速收敛特性，找本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，其特征在于：所述步骤S1中时隙t中用户Ui与服务器ESj之间的距离

3.根据权利要求1所述的一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，其特征在于：所述步骤S2中采用一种基于遗传算法和模拟退火算法的改进算法(SPIGA)对步骤S1中归纳的服务部署问题进行求解的步骤为：

【技术特征摘要】

1.一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种移动场景中时延敏感程序的服务部署方法，其特征在于：所述步骤s1中时隙t中用户ui与服务器esj之间的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑瑞娟，朱军龙，吴庆涛，张明川，冀治航，王琳，刘宇桓，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：