CN111158893B - 应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明的应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质，其中，任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身，且将其余任务分别卸载至各服务节点；获取各任务的资源占用信息；其中，资源占用信息包含：各任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策；根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况；在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销；将任务卸载到所估计的开销最小的节点；本发明将动态权衡利用和探索之间的利弊，赋予用户实时智能地做出任务卸载决策，从而以在线学习的方式解决雾计算网络中的任务卸载问题。

Description

应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质。
背景技术
随着物联网的快速发展，各类移动智能设备需要处理的任务量不断提高。比如，应用了增强现实技术的在线交互游戏设备需要大量计算和通信可用资源状况。因此，传统的个人电脑、智能手机等移动设备和物联网设备在电池和计算能力方面遇到了巨大的挑战。虽然将这些计算任务卸载到能源和计算可用资源状况丰富的云端服务器是一个解决方案，但是远距离云端传输将会不可避免的引来额外的通信时间。为了满足低时延的服务要求，研究人员提出利用雾计算节点(如具有闲置可用资源状况的移动、物联网设备)数量庞大、无处不在的天然优势，将计算、存储、控制和通信服务分布在云到雾的连续体中[1]。因此，为了更好的利用周围的雾节点，我们急需一个高效的算法，来决定在雾计算网络中哪些计算任务需要卸载、以及卸载到哪个节点。
一般来说，把高复杂度的计算任务卸载到其他的节点上，能够有效的节约自己本地节点上的计算可用资源状况与能量可用资源状况。任务卸载问题在[2]-[4]中被建模成一个确定性最优化问题。然而在现实场景中，由于用户的服务需求是动态的、随机的，要实时获取整个雾计算网络的全部信息将会消耗大量通信可用资源状况。因此，一个实际的算法需要能够适应动态变化的环境，比如不同时间用户和服务器的状态、节点的计算队列长度。针对这一需求，一些学者将问题建模成随机优化问题[5]-[8]，并按照李雅普诺夫优化方法将难以解决的随机优化问题转化成一个在每个时隙内只包含一系列容易解决的确定性优化问题的顺序决策问题。然而，上面所有提到的模型都假设系统参数是能够得到的。但是在许多场合中用户无法或只能够了解部分参数。比如文献[9]的作者假设通信和计算的延迟是未知的，文献[10]的作者假设用户的移动是未知的。特别地，当用户的计算和通信可用资源状况有限而且对服务节点的信息了解不充分时，求解问题就会陷入“探索”和“利用”的两难局势，即用户需要权衡究竟是完全相信历史信息寻找并利用“最高”回报的节点，还是继续探索其他未知但有可能会有更高回报的节点。
[1]M.Chiang and T.Zhang,“Fog and IoT:An overview ofresearchopportunities,”IEEE Internet Things J.,vol.3,no.6,pp.854–864,Dec.2016.
[2]Y.Yang,K.Wang,G.Zhang,X.Chen,X.Luo,and M.Zhou,“MEETS:Maximalenergy efficient task scheduling in homogeneous fog networks,”IEEE InternetThings J.,in press.
[3]C.You,K.Huang,H.Chae,and B.-H.Kim,“Energy-efficientresourceallocation for mobile-edge computation offloading,”IEEETrans.WirelessCommun.,vol.16,no.3,pp.1397–1411,Mar.2017.
[4]T.Q.Dinh,J.Tang,Q.D.La,and T.Q.S.Quek,“Offloading in mobile edgecomputing:Task allocation and computational frequency scaling,”IEEE Trans.onCommun.,vol.65,no.8,pp.3571–3584,Aug.2017.
[5]J.Kwak,Y.Kim,J.Lee,and S.Chong,“DREAM:Dynamic resourceand taskallocation for energy minimization in mobile cloud systems,”IEEE J.Sel.AreasCommun.,vol.33,no.12,pp.2510–2523,Dec.2015.
[6]Y.Mao,J.Zhang,S.H.Song,and K.B.Letaief,“Stochastic jointradio andcomputational resource management for multi-user mobile-edgecomputingsystems,”IEEE Trans.Wireless Commun.,vol.16,no.9,pp.5994–6009,Sept.2017.
[7]Y.Yang,S.Zhao,W.Zhang,Y.Chen,X.Luo,and J.Wang,“DEBTS:Delay energybalanced task scheduling in homogeneous fog networks,”IEEE Internet ThingsJ.,vol.5,no.3,pp.2094–2106,Jun.2018.
[8]L.Pu,X.Chen,J.Xu,and X.Fu,“D2D fogging:An energy-efficientandincentive-aware task offloading framework via network-assistedD2Dcollaboration,”IEEE J.Sel.Areas Commun.,vol.34,no.12,pp.3887–3901,Dec.2016.
[9]T.Chen and G.B.Giannakis,“Bandit convex optimization forscalableand dynamic IoT management”,IEEE Internet Things J.,in press.
[10]C.Tekin and M.van der Schaar,“An experts learning approach tomobileservice offloading,”in Proc.Annu.Allerton Conf.Commun.,Control,Comput.,2014,pp.643–650.
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质，通过检测各节点处理任务的实际能力，从而执行相应的卸载策略，解决现有技术中用户的计算和通信可用资源状况有限而且对服务节点的信息了解不充分时确定较优卸载策略的问题。
为实现上述或其它目的，本发明提供一种应用于雾计算网络的任务卸载方法，所述雾计算网络包括：至少一组节点；每组节点包括：至少一任务节点及相应的多个服务节点；包括：所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身，且将其余任务分别卸载至各所述服务节点；所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策；所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况；所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销；将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
于本发明的一实施例中，所述任务节点通过从各所述服务节点接收反馈信息以获取各所述服务节点的资源占用信息。
于本发明的一实施例中，所述开销包括：任务在节点的计算队列中等待时的和被处理时的开销。
于本发明的一实施例中，所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况，包括：任务节点按下式估计该组中各节点的可用资源状况：
Figure BDA0001855895020000031
Figure BDA0001855895020000032
Figure BDA0001855895020000033
其中，
Figure BDA0001855895020000034
代表任务节点根据前t个任务估计的该组内各节点的单位数据开销；ws(i),ps(i)分别为任务t在节点i计算队列中等待时和处理时的单位数据开销的估计值；参数γ是用户设定的折扣因子；变量I表示任务t的卸载决策，Is＝i表示将任务s卸载到节点i；1{x}为指示函数，若x为真，则1{x}＝1，否则1{x}＝0；参数τs为任务s处理完成时对应的时间；参数γ是用户设定的折扣因子；参数Nt(γ,i)为归一化因子。
于本发明的一实施例中，所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况，还包括：
按照下式更新w(i),p(i)：
Figure BDA0001855895020000035
Figure BDA0001855895020000036
其中，Lt为任务t的数据长度；Qt(i)为节点i在时隙t时计算队列中的数据长度。
于本发明的一实施例中，所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销，包括：
将所估计的可用资源状况代入下式计算，以得到估计的完成所述新任务所需开销：
Figure BDA0001855895020000041
其中，
Figure BDA0001855895020000042
为估计的完成所述新任务所需开销；Lt,Qt(i)分别为任务t的数据长度，节点i在时隙t时计算队列中的数据长度；T(i)为传输单位数据到节点i的时间；α为转换节点时所需要的开销。
于本发明的一实施例中，所估计的开销最小的节点的获取方式，包括：
按照下式对任务t构造代价函数：
Figure BDA0001855895020000043
Figure BDA0001855895020000044
Figure BDA0001855895020000045
其中，ct(γ,i)为激励函数；Umax为允许开销的最大值，ξ为探索常数。
对代价函数进行大小排序，以得到最小的代价函数所对应的节点作为所估计的开销最小的节点。
于本发明的一实施例中，所述任务卸载方法还包括：重复执行所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息步骤至将任务卸载到所估计的开销最小的节点步骤，直至任务节点不再产生任务。
为实现上述或其它目的，本发明提供一种应用于雾计算网络的任务卸载方法，所述雾计算网络包括：任务节点及相应的服务节点；所述方法包括：所述服务节点接收任务节点对其所卸载的对应一时隙的任务；所述服务节点通过反馈信息响应所述任务节点所述任务在该服务节点的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：所述任务被该服务节点处理的开销、以及所述任务的卸载决策。
为实现上述或其它目的，本发明提供一种通信设备，包括：通信器，用于与外部设备通信；存储器，用于存储有计算机程序；处理器，用于运行所述计算机程序以实现所述的任务卸载方法。
为实现上述或其它目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序运行时实现所述的任务卸载方法。
如上所述，本发明的应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质，其中，所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身，且将其余任务分别卸载至各所述服务节点；所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策；所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况；所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销；将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
本发明将动态权衡利用和探索之间的利弊，赋予用户实时地、智能地做出任务卸载决策的能力，从而以在线学习的方式解决雾计算网络中的任务卸载问题。
附图说明
图1显示为本发明实施例中的雾计算网络的结构示意图。
图2显示为本发明实施例中的任务卸载方法的流程示意图。
图3显示为本发明实施例中的通信设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
雾计算(Fog Computing)，在该模式中数据、(数据)处理和应用程序集中在网络边缘的通信设备中，而不是几乎全部保存在云中，是云计算(Cloud Computing)的延伸概念，由思科(Cisco)提出的。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”而得名。
常见雾计算网络如移动通信网络、物联网等，相应的，其网络节点是更接近于终端的通信设备，例如基站、交换机、甚至用户家中的路由器等，在分布式网络中贡献各自的处理能力。
对于雾计算网络来说，其节点的任务卸载策略的好坏决定网络运作效率，而现有技术中的任务卸载的算法在效率上仍存在不足，且而在进一步的优化卸载算法的过程中，当用户的计算和通信可用资源状况有限而且对服务节点的信息了解不充分时，继续探索还是基于历史信息才能获得最佳卸载对象。
基于此，本发明旨在提供一种雾计算网络中的在线学习的任务卸载方案，解决现有技术问题。
如图1所示，展示本发明实施例中的雾计算网络的结构示意图。
在本实施例的雾计算网络中，至少包含了K个节点，我们可以将该K个节点当成一组，其中1个作为对外卸载任务的一方，当作任务节点101；而另外K-1个节点作为被卸载任务的一方，当作服务节点102。
需说明的是，所述任务节点101和服务节点102只是因为任务卸载方和被卸载方的身份关系而成立，任务节点101也同时可以作为其它节点的服务节点102，而各服务节点102也可能相对其它节点为任务节点101。
K个节点中，每个节点都有自身的任务序列103，其中可以存放按时隙顺序排列的待处理的任务104；所述任务节点101自身处理任务104，也要考虑将任务104卸载至各服务节点102处理，我们要研究的是准确高效的卸载方案。
如图2所示，展示本发明实施例中的应用于雾计算网络的任务卸载方法流程示意图。
本实施例的方法步骤可应用于例如图1所示的雾计算网络架构中，所述方法具体包括：
步骤S201：所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身，且将其余任务分别卸载至各所述服务节点。
以图1所示的实施例举例，若有K个节点，1个任务节点，K-1个服务节点；所述任务节点可以将其前K个时隙需要处理的任务，一一分配给包括自己在内的该K个节点。
其中，K-1个任务是分别卸载给K-1个服务节点，而1个任务由本地处理。
在一些示例中，所述K个任务的分配方式可以是随机的，也可以是按某一特定顺序执行的，例如离本地距离越远的节点分配越晚的任务等。
步骤S202：所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策。
具体的，各服务节点可以各自技术算其资源占用信息，并通过反馈信息发送给所述任务节点，具体步骤可以毫无异议地推知，故此处不再通过图示展开说明。
所述任务节点可以计算本地的资源占用信息。
于本发明的一实施例中，所述开销包括：任务在节点的计算队列中等待时的和被处理时的开销，所述卸载决策指的是将任务卸载给哪个节点。
步骤S203：所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况。
于本发明的一实施例中，所述步骤S203具体包括：
任务节点按下式估计该组中各节点的可用资源状况：
Figure BDA0001855895020000071
Figure BDA0001855895020000072
Figure BDA0001855895020000073
其中，
Figure BDA0001855895020000074
代表任务节点根据前t个任务估计的该组内各节点的单位数据开销；ws(i),ps(i)分别为任务t在节点i计算队列中等待时和处理时的单位数据开销的估计值；参数γ是用户设定的折扣因子；变量I表示任务t的卸载决策，Is＝i表示将任务s卸载到节点i；1{x}为指示函数，若x为真，则1{x}＝1，否则1{x}＝0；参数τs为任务s处理完成时对应的时间；参数γ是用户设定的折扣因子；参数Nt(γ,i)为归一化因子。
进一步的，所述步骤S203还可包括：
按照下式更新w(i),p(i)：
Figure BDA0001855895020000075
Figure BDA0001855895020000076
其中，Lt为任务t的数据长度；Qt(i)为节点i在时隙t时计算队列中的数据长度。
通过该更新，可以根据任务信息的变化，调整开销的估计值，从而得到更为贴近现实的多个任务在各个节点的单位数据开销的估计值，使得卸载策略更为准确。
步骤S204：所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销。
其中，所述新任务即是K个任务之后的新任务。
承接前述举例，进一步举例来说，将所估计的可用资源状况代入下式计算，以得到估计的完成所述新任务所需开销：
Figure BDA0001855895020000077
其中，
Figure BDA0001855895020000078
为估计的完成所述新任务所需开销；Lt,Qt(i)分别为任务t的数据长度，节点i在时隙t时计算队列中的数据长度；T(i)为传输单位数据到节点i的时间；α为转换节点时所需要的开销。
步骤S205：将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
承接前述举例，进一步举例来说，估计开销最小节点的方式，包括：
按照下式对任务t构造代价函数：
Figure BDA0001855895020000081
Figure BDA0001855895020000082
Figure BDA0001855895020000083
其中，ct(γ,i)为激励函数；Umax为允许开销的最大值，ξ为多臂老虎机问题中的探索常数。
对代价函数进行大小排序，以得到最小的代价函数所对应的节点作为所估计的开销最小的节点，进而将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
具体来说，对于新任务而言，如第K+1时隙任务节点产生的任务，可以根据前K个任务得到的用于评价各个节点能力的开销的估计值来计算完成第K+1个任务开销，然后把第K+1个任务卸载给估计开销最小的节点。
等该新任务完成后，再把实际的开销反馈给任务节点，任务节点再对卸载决策，即执行该任务的节点的能力进行一个更新。因此随着时间的进行，新任务不断的产生，系统也是在不断的学习，而不是只学习前K个任务。
而没有收到新任务的节点的能力则通过最近一次对其能力的估计值来表示，同时，在上述实施例中，基于所中引入的激励函数ct(γ,i)可以发现，通过它会鼓励网络系统去卸载任务给被卸载次数比较少的节点，从而保证每个节点都能被卸载足够多次，使得节点能力的估计值更准确。
优选的，在之后，重复执行步骤S202～S205，直至任务节点不再产生新任务。
如图3所示，展示本发明实施例中的通信设备300的结构示意图。
图1实施例中的各节点，即任务节点或服务节点，皆可通过本申请中的通信设备300结构实现。
所述通信设备300包括：
通信器301，用于与外部设备通信。
存储器302，用于存储有计算机程序；
处理器303，耦接所述通信器301及存储器302，所用于运行所述计算机程序以实现所述任务节点或服务节点的功能。
具体的，所述通信器301，可以接入通信网络。所述通信网络可以是前述的雾计算网络，在具体实施上，例如基于NB-IOT、LoRa、或Zigbee等的物联网，也可以是基于2G/3G/4G/5G的移动通信运营商的移动网络。相应的，通信器遵循的通信协议不同，则所述通信设备的用途不同，例如在物联网中可以作为物联网设备使用；而在移动通信网络中，可以是移动通信设备，如智能手机、平板电脑等。
所述存储器302，可能包括但不限于高速随机存取存储器、非易失性存储器。例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。
所述处理器303可能包括但不限于中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明的一实施例中，当所述通信设备300用于实现所述任务节点时，其处理器可以运行其存储器302中的计算机程序，以执行如图2实施例所展示的各方法步骤。
在本发明的一实施例中，当所述通信设备300用于实现所述服务节点时，其处理器可以运行其存储器中的计算机程序，以至少执行以下步骤：控制其通信器接收任务节点对其所卸载的对应一时隙的任务；生成反馈信息响应所述任务节点所述任务在该服务节点的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：所述任务被该服务节点处理的开销、以及所述任务的卸载决策，以供该任务节点计算该服务节点的可用资源状况。
前述实施例所展示的任务卸载方法(如图2实施例中由任务节点所执行的各步骤，或由对应的服务节点所执行的各步骤)可以通过运行计算机程序实现，而该些计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可包括，但不限于，软盘、光盘、CD-ROM(只读光盘存储器)、磁光盘、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存、或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。所述计算机可读存储介质可以是未接入计算机设备的产品，也可以是已接入计算机设备使用的部件。
当然，需特别说明的是，前述实施例中的任务节点及服务节点也可以是软件实现、软硬件结合实现、或集成的分立式硬件实现等，并非以相互分离的个体通信设备实现为限。
综上所述，本发明的应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质，其中，所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身，且将其余任务分别卸载至各所述服务节点；所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策；所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况；所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销；将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
本发明将动态权衡利用和探索之间的利弊，赋予用户实时地、智能地做出任务卸载决策的能力，从而以在线学习的方式解决雾计算网络中的任务卸载问题。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种应用于雾计算网络的任务卸载方法，其特征在于，所述雾计算网络包括：至少一组节点；每组节点包括：至少一任务节点及相应的多个服务节点；包括：
所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身，且将其余任务分别卸载至各所述服务节点；
所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策；
所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况；
所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销；
将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述开销包括：任务在节点的计算队列中等待时的和被处理时的开销。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况，包括：
任务节点按下式估计该组中各节点的可用资源状况：
Figure FDA0004055148160000011
Figure FDA0004055148160000012
Figure FDA0004055148160000013
其中，
Figure FDA0004055148160000014
代表任务节点根据前t个任务估计的该组内各节点的单位数据开销；ws(i),ps(i)分别为任务t在节点i计算队列中等待时和处理时的单位数据开销的估计值；参数γ是用户设定的折扣因子；变量Is表示任务s的卸载决策，Is＝i表示将任务s卸载到节点i；1{x}为指示函数，若x为真，则1{x}＝1，否则1{x}＝0；参数τs为任务s处理完成时对应的时间；参数γ是用户设定的折扣因子；参数Nt(γ,i)为归一化因子。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况，还包括：
按照下式更新w(i),p(i)：
Figure FDA0004055148160000015
Figure FDA0004055148160000016
其中，Lt为任务t的数据长度；Qt(i)为节点i在时隙t时计算队列中的数据长度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销，包括：
将所估计的可用资源状况代入下式计算，以得到估计的完成所述新任务所需开销：
Figure FDA0004055148160000021
其中，
Figure FDA0004055148160000022
为估计的完成所述新任务所需开销；Lt,Qt(i)分别为任务t的数据长度，节点i在时隙t时计算队列中的数据长度；T(i)为传输单位数据到节点i的时间；α为转换节点时所需要的开销。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所估计的开销最小的节点的获取方式，包括：
按照下式对任务t构造代价函数：
Figure FDA0004055148160000023
Figure FDA0004055148160000024
Figure FDA0004055148160000025
其中，ct(γ,i)为激励函数；Umax为允许开销的最大值，ξ为探索常数；
对代价函数进行大小排序，以得到最小的代价函数所对应的节点作为所估计的开销最小的节点。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：重复执行所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息步骤至将任务卸载到所估计的开销最小的节点步骤，直至任务节点不再产生任务。
8.一种应用于雾计算网络的任务卸载方法，其特征在于，所述雾计算网络包括：任务节点及相应的服务节点；所述方法包括：
所述服务节点接收任务节点对其所卸载的对应一时隙的任务；
所述服务节点通过反馈信息响应所述任务节点所述任务在该服务节点的资源占用信息；其中，所述资源占用信息包含：所述任务被该服务节点处理的开销、以及所述任务的卸载决策，用于供所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况，以在所述任务节点在生成新任务时，根据估计的该组中各节点的可用资源状况，估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销，将任务卸载到所估计的开销最小的节点。
9.一种通信设备，其特征在于，包括：
通信器，用于与外部设备通信；
存储器，用于存储有计算机程序；
处理器，用于运行所述计算机程序以实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序运行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
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