一种基于IHNIO算法的边缘计算任务卸载方法技术

本项发明专利技术涉及移动边缘计算技术领域，具体涉及一种采用改进的混合自然启发优化算法(Improved Hybrid Nature‑Inspired Optimization Algorithm，IHNIO)来进行边缘计算任务卸载的新方法。此方法建立了依靠无人机支持的多用户移动设备(UE)的MEC卸载结构；该结构下，集成了数据压缩技术到无人机辅助的边缘计算卸载系统中，并且制定了通信、时延和能源消耗的模型来评估移动设备卸载任务所需的成本；本发明专利技术利用改进的自然启发式混合算法对卸载过程和资源分配进行优化处理，降低用户设备卸载任务的总成本；该算法利用全局搜索能力和鲁棒性，在优化边缘卸载策略时，有效规避过早收敛导致的全局最优解遗漏问题；本发明专利技术提出的方法能显著减少移动边缘计算任务的平均时延和能耗，实现系统的最优化效能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于移动边缘计算领域，具体涉及一种基于改进自然启发式混合算法(ihnio)的边缘计算任务卸载方法。

技术介绍

1、随着工业信息化的快速发展，越来越多的智能移动设备需要连入网络。移动边缘计算(mec)通过将计算资源扩展至网络边缘，为用户的移动设备提供低延时的服务。尽管如此，在地理条件复杂的区域，传统mec部署受到限制，且易受现有地面通信设施的束缚。为此，无人机辅助的mec方案被提出，通过将边缘服务器装载到无人机中，加入到mec系统以快速响应计算卸载需求，这种方案利用了无人机的灵活性和mec的计算能力，针对mec服务器的部署问题提供了创新解决方案。

2、然而，现有研究往往忽略了对无人机能耗的管理，并且在任务传输过程中很少考虑采用数据压缩技术来减少时延和能耗。此外，对于多无人机协作卸载的探讨也不足。为了解决这些问题，本专利技术在无人机辅助的mec卸载系统中融入了数据压缩技术，并且考虑了在用户设备(ue)、无人机(uav)、mec服务器以及云服务器之间进行综合协同卸载。

技术实现思路p>

1、为解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进自然启发式混合算法(IHNIO)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(IHNIO)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，移动设备的相关参数包括：最大CPU周期数γi,0，GZIP，BZ2和JEPG压缩算法的限定参数可卸载部分所对应的数据量Di，压缩后的数据量

3.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(IHNIO)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，本地计算时所需的CPU周期数为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(IHNIO)的边缘计算...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进自然启发式混合算法(ihnio)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(ihnio)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，移动设备的相关参数包括：最大cpu周期数γi,0，gzip，bz2和jepg压缩算法的限定参数可卸载部分所对应的数据量di，压缩后的数据量

3.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(ihnio)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，本地计算时所需的cpu周期数为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(ihnio)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，无人机卸载用户设备传输时间为：

5.根据权利要求1所述的一种基于改进自然启发式混合算法(ihnio)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，用户设备的平均时延为：

6.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿健，李恒宇，赖均，段小林，李东骏，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：