一种移动边缘计算环境下协同服务缓存和任务调度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种移动边缘计算环境下协同服务缓存和任务调度优化方法，目的在于提供一种移动边缘计算环境下协同服务缓存和计算任务调度的优化方法，包括读取设备信息、设备上任务的相关信息、虚拟机信息以及MEC服务器的信息，将读取的设备信息、任务信息、虚拟机信息以及MEC服务器信息输入至基于SSA实现的元启发式方法中获得任务的卸载方案及优化目标值，所述松鼠搜索算法至少包含一种外包费用计算策略、一种最大完工时间计算策略以及一种优化目标计算策略，设备根据卸载方案将一部分任务卸载至同子网内的MEC服务器上执行，一部分在中心云上执行。本发明专利技术能够有效提高调度解的质量，在保证时延约束和外包预算约束的前提下降低在移动边缘计算环境下处理计算任务的总能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种协同服务缓存和任务调度的优化方法，充分利用边缘服务器的存储和计算能力以最小化整体边缘服务器能耗，属于移动边缘计算(mobile edgecomputing，mec)领域。

技术介绍

1、随着移动设备的普及和物联网技术的飞速发展，资源密集型和延迟敏感型的移动应用，比如目标识别、增强现实等，已经广泛部署在移动设备上。然而，将此类应用程序卸载到中心云执行会导致较大的时延和能耗。为了应对这种情况，mec是一种有效的解决方案，它在移动网络的边缘部署边缘服务器(即mec服务器)，以减少端到端的延迟并增强性能。此外，通过将移动应用程序的服务程序和相关数据预存储在mec服务器上，服务缓存允许移动设备将计算任务卸载或外包给附近的满足应用任务服务要求的mec服务器。得益于服务缓存，可以显著减少卸载过程中的数据传输和能量开销。然而，对于计算密集型和延迟受限的应用程序，资源有限的mec服务器可能无法在应用程序截止期之前完成卸载的任务。为了满足截止期限约束，mec服务器必须进一步将某些计算任务卸载到附近的其他相邻mec服务器执行，或者如果计算资源仍然不足，甚至将任本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种移动边缘计算环境下协同服务缓存和任务调度优化方法，针对多设备上的任务在子网内MEC服务器以及中心云之间进行调度，其特征在于它包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤S1中，在多MEC服务器系统环境中有N＝{1,2,...,N}个边缘节点，即MEC服务器，N个MEC服务器与多个移动设备及一个云数据中心共同组成一个多边缘系统，每个子网表示为Subu，考虑共有U＝{1,2,...,U}个子网，则u∈U；每个边缘节点都配备有相应的计算能力Rn和存储能力Pn，n∈N；假设移动设备所请求任务共k个，任务集β＝{β1,β2,...,βk}，对于每个任务βi都具有...

【技术特征摘要】

1.一种移动边缘计算环境下协同服务缓存和任务调度优化方法，针对多设备上的任务在子网内mec服务器以及中心云之间进行调度，其特征在于它包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤s1中，在多mec服务器系统环境中有n＝{1,2,...,n}个边缘节点，即mec服务器，n个mec服务器与多个移动设备及一个云数据中心共同组成一个多边缘系统，每个子网表示为subu，考虑共有u＝{1,2,...,u}个子网，则u∈u；每个边缘节点都配备有相应的计算能力rn和存储能力pn，n∈n；假设移动设备所请求任务共k个，任务集β＝{β1,β2,...,βk}，对于每个任务βi都具有两个属性，表示该任务要处理的数据量，单位为kb；为处理任务βi的每位数据所需的cpu周期数；定义π＝(π1,π2,…,πk)为任务卸载的一组调度序列，即每个任务均具有原子性、不可分割。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于步骤ss1中，初始化松鼠种群ω＝{fs1,fs2,...,fs|ω|}，设置种群数量为|ω|，初始化过程随机生成松鼠个体位置，并采用了基于排序...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈彬，张毅，孙晋，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：