【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及移动通信系统的，具体涉及一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法。
技术介绍
1、在当前快速发展的移动通信网络中，移动边缘计算(mec)已成为关键技术之一。mec通过将计算任务从中心云服务器转移到网络边缘，显著降低了数据处理的延迟，提高了数据处理速度和效率，从而极大地改善了用户的服务体验和系统响应时间。然而，随着移动应用计算需求的日益增长，特别是在计算密集型和延迟敏感的任务处理上，现有技术面临着诸多挑战。一大挑战是移动设备通常受限于其电池容量，尤其在连续进行高强度计算任务时，能量消耗成为限制设备性能的关键因素。此外，计算任务的动态变化性，如随机的任务请求和不确定的任务执行时间，进一步增加了能量管理的复杂性。为了应对这些挑战，能量收集技术(eh)被引入到mec系统中，通过利用环境中的可再生能源(如太阳能或风能)为移动设备提供补充能量，旨在实现持续的绿色计算。
2、现有技术中，尽管引入了能量收集技术，但如何有效地管理收集到的能量和优化任务的卸载决策仍然是一个开放问题。现有的方法通常无法充分利用动态变化的能源供...
【技术保护点】
1.一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，应用于移动边缘计算任务卸载，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，其特征在于，基于任务计算模型、任务卸载模型和能量收集模型建立一个时间平均意义上的长期随机优化问题：
3.根据权利要求1所述的一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，其特征在于，通过应用李雅普诺夫随机优化理论，构建李雅普诺夫二次函数，该函数基于虚拟能量队列；根据李雅普诺夫漂移函数，定义李雅普诺夫漂移加惩戒函数；通过最小化李雅普诺夫漂移加惩罚函数将长期随机优化问题...
【技术特征摘要】
1.一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，应用于移动边缘计算任务卸载，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，其特征在于，基于任务计算模型、任务卸载模型和能量收集模型建立一个时间平均意义上的长期随机优化问题：
3.根据权利要求1所述的一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，其特征在于，通过应用李雅普诺夫随机优化理论，构建李雅普诺夫二次函数，该函数基于虚拟能量队列；根据李雅普诺夫漂移函数，定义李雅普诺夫漂移加惩戒函数；通过最小化李雅普诺夫漂移加惩罚函数将长期随机优化问题转化为每个确定时隙内的独立子问题。
4.根据权利要求3所述的一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，其特征在于，将长期优化问题，通过李雅普诺夫随机优化理论解耦成每个时隙内的子问题包括：
5.根...
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