CN111462487B - 一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统 - Google Patents

一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统，包括：获取分析车联网环境下车辆计算任务属性；获取分析不同边缘计算节点属性；计算任务属性与节点属性间的匹配度；分析不同任务的计算需求，对不同类别的匹配度赋权重；选择匹配度与权重乘积之和最优节点，作为最优化边缘计算节点对车辆计算任务进行计算。本发明实现了对车联网环境下车辆计算任务属性与节点属性的快速匹配，根据不同计算需求以及匹配结果，快速选择出车辆计算任务的最优化边缘计算节点，提高计算效率、满足计算要求同时节约节点计算资源。

Description

一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，涉及最优化边缘计算节点的选择方法，特别涉及一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统。
背景技术
目前，大幅增长的机动车保有量对城市现有交通技术提出了挑战。车辆互联网是一项复杂的系统工程，可实现车与路、车与环境的交互。
在车联网环境下提供计算服务的过程中，需要不断接收和处理周围车辆以及本车传感器的数据信息，计算量十分庞大，难以在单独车载系统上进行计算；边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这将大大提升处理效率，减轻云端的负荷；另外，由于此技术更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
实际应用边缘计算节点的计算过程中，由于各车辆计算任务的数据量、最大完成时间以及计算所需CPU周期数存在差异，各计算节点的计算资源无法得到合理地分配，存在计算资源浪费，车辆计算任务效率较低的缺陷。
综上，亟需一种新的车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法及系统，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明的方法中，将计算任务与边缘计算节点两者的属性进行匹配，能够选择出车辆连接和任务卸载的最优化边缘计算节点。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，包括以下步骤：
步骤1，获取并分析车联网环境下车辆计算任务属性、不同边缘计算节点属性；
步骤2，计算获取车辆计算任务属性与边缘计算节点属性间的匹配度；其中，将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配；
步骤3，分析获得不同计算任务的计算需求，对不同类别的匹配度赋权重，计算获得综合匹配度；
步骤4，比较步骤3获得的综合匹配度，根据比较结果选择出最优化边缘计算节点对车辆计算任务进行计算。
本发明的进一步改进在于，步骤1中，
所述车辆计算任务属性包括：计算任务的数据量Dj，计算任务所需的cpu周期数Cj，完成该任务要求的最大时间
Figure GDA0002794082910000021
车辆与各节点间的间距Rij；
所述边缘计算节点属性包括：边缘计算节点的带宽Bj，边缘计算节点分配给车辆使用时隙占单位时间百分比bij，边缘计算节点分配给车辆的计算资源fij，边缘计算节点连接车辆后的平均信噪比
Figure GDA0002794082910000022
本发明的进一步改进在于，步骤2中，任务属性与节点属性匹配的具体步骤包括：
将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，任务数据量与节点的传输速度匹配度
Figure GDA0002794082910000023
其中，数据传输速度vij的计算表达式为
Figure GDA0002794082910000024
根据式
Figure GDA0002794082910000025
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的传输时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000026
表达式为
Figure GDA0002794082910000027
将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配，运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度
Figure GDA0002794082910000031
其中，通过式
Figure GDA0002794082910000032
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的执行时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000033
将车辆计算任务的最大完成时间与节点计算该任务所需时间进行匹配，匹配度Lij的计算表达式为
Figure GDA0002794082910000034
其中，通过式
Figure GDA0002794082910000035
计算该任务完成所需时间tij；
以车辆与节点距离rij与最大距离
Figure GDA0002794082910000036
计算匹配度，表达式为
Figure GDA0002794082910000037
本发明的进一步改进在于，步骤3中，对不同类别的匹配度赋权重的步骤包括：
根据计算任务属性
Figure GDA0002794082910000038
分别计算Dj、Cj、
Figure GDA0002794082910000039
的均值与方差；
其中，对于数据量Dj以及计算任务所需cpu周期数Cj，Dj、Cj数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OD、OC为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OD、OC为2；小于等于均值与方差之差者需求度OD、OC为1；
对于最大时间
Figure GDA00027940829100000310
数值小于等于其均值与方差之差者需求度OT为3；
Figure GDA00027940829100000311
数值介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OT为2；
Figure GDA00027940829100000312
数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OT为1；
对于计算任务与边缘计算节点基站的距离需求，需求度OR为2；
Dj、Cj、
Figure GDA00027940829100000313
分别对应传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求，对应的匹配度为Jij、Kij、Lij，得出需求度OD、OC、OT、OR后，计算权重wR、wJ、wK、wL，计算表达式为：
Figure GDA0002794082910000041
式中，OD、OC、OT、OR分别表示传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求以及连接距离需求，OD、OC、OT、OR分别占总体需求的比重即为匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的权重；
综合匹配度的计算表达式为，
Zij＝RijwR+JijwJ+KijwK+LijwL。
本发明的进一步改进在于，步骤4中，比较综合匹配度的步骤包括：
将每一个车辆计算任务都和多个边缘计算节点进行匹配，对不同匹配度的权重进行赋值后，计算获得多个综合匹配度；
比较综合匹配度大小时，若对于车辆j计算任务，综合匹配度最大值只有一个，则选取该值所在节点为车辆j计算任务的最优化边缘计算节点。
本发明的进一步改进在于，步骤4中，比较综合匹配度大小时，若计算得出的综合匹配度有两个或两个以上相同的最大值，则根据权重wR、wJ、wK、wL大小确定匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的比较顺序，优先比较权重较大者对应的匹配度，选择该匹配度最大的节点执行该计算任务。
本发明的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择系统，包括：
属性获取模块，用于获取车联网环境下车辆计算任务属性、不同边缘计算节点属性；其中，所述车辆计算任务属性包括：计算任务的数据量Dj，计算任务所需的cpu周期数Cj，完成该任务要求的最大时间
Figure GDA0002794082910000051
车辆与各节点间的间距Rij；所述边缘计算节点属性包括：边缘计算节点的带宽Bj，边缘计算节点分配给车辆使用时隙占单位时间百分比bij，边缘计算节点分配给车辆的计算资源fij，边缘计算节点连接车辆后的平均信噪比
Figure GDA0002794082910000052
匹配度获取模块，用于计算获取车辆计算任务属性与边缘计算节点属性间的匹配度；其中，将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配；
综合匹配度获取模块，用于分析获得不同计算任务的计算需求，对不同类别的匹配度赋权重，计算获得综合匹配度；
比较及选择模块，比较综合匹配度获取模块获得的综合匹配度，根据比较结果选择出最优化边缘计算节点对车辆计算任务进行计算。
本发明的进一步改进在于，所述匹配度获取模块包括：
第一获取模块，用于将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，任务数据量与节点的传输速度匹配度
Figure GDA0002794082910000053
Jij∈(0,1)；
其中，数据传输速度vij的计算表达式为
Figure GDA0002794082910000054
根据式
Figure GDA0002794082910000055
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的传输时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000056
表达式为
Figure GDA0002794082910000057
第二获取模块，用于将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配，运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度
Figure GDA0002794082910000058
其中，通过式
Figure GDA0002794082910000059
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的执行时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000061
第三获取模块，用于将车辆计算任务的最大完成时间与节点计算该任务所需时间进行匹配，匹配度Lij的计算表达式为
Figure GDA0002794082910000062
其中，通过式
Figure GDA0002794082910000063
计算该任务完成所需时间tij；
第四获取模块，用于以车辆与节点距离rij与最大距离
Figure GDA0002794082910000064
计算匹配度，表达式为
Figure GDA0002794082910000065
本发明的进一步改进在于，匹配度获取模块中，对不同类别的匹配度赋权重的步骤包括：
根据计算任务属性
Figure GDA0002794082910000066
分别计算Dj、Cj、
Figure GDA0002794082910000067
的均值与方差；
其中，对于数据量Dj以及计算任务所需cpu周期数Cj，Dj、Cj数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OD、OC为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OD、OC为2；小于等于均值与方差之差者需求度OD、OC为1；
对于最大时间
Figure GDA0002794082910000068
数值小于等于其均值与方差之差者需求度OT为3；
Figure GDA0002794082910000069
数值介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OT为2；
Figure GDA00027940829100000610
数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OT为1；
对于计算任务与边缘计算节点基站的距离需求，需求度OR为2；
Dj、Cj、
Figure GDA00027940829100000611
分别对应传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求，对应的匹配度为Jij、Kij、Lij，得出需求度OD、OC、OT、OR后，计算权重wR、wJ、wK、wL，计算表达式为：
Figure GDA0002794082910000071
式中，OD、OC、OT、OR分别表示传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求以及连接距离需求，OD、OC、OT、OR分别占总体需求的比重即为匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的权重；
综合匹配度的计算表达式为，
Zij＝RijwR+JijwJ+KijwK+LijwL。
本发明的进一步改进在于，综合匹配度获取模块中，比较综合匹配度的步骤包括：
将每一个车辆计算任务都和多个边缘计算节点进行匹配，对不同匹配度的权重进行赋值后，计算获得多个综合匹配度；
比较综合匹配度大小时，若对于车辆j计算任务，综合匹配度最大值只有一个，则选取该值所在节点为车辆j计算任务的最优化边缘计算节点；若计算得出的综合匹配度有两个或两个以上相同的最大值，则根据权重wR、wJ、wK、wL大小确定匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的比较顺序，优先比较权重较大者对应的匹配度，选择该匹配度最大的节点执行该计算任务。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
现有技术方法通常采用随机选择或就近选择方法连接范围内边缘计算节点执行计算任务，该技术手段易造成边缘计算节点的资源浪费，或造成一部分边缘计算节点过度拥挤；本发明采用了计算任务以及节点的匹配度进而选择边缘计算节点的技术方法，使得边缘计算节点的计算资源能够得到合理的分配利用，避免了节点计算资源浪费或节点任务拥挤导致的计算时间的延长，有效提高计算效率。本发明的方法，能够实现对车联网环境下车辆计算任务属性与节点属性的快速匹配，可降低选择复杂程度，提高计算效率。
本发明的方法，能够根据不同计算需求以及匹配结果，快速选择出车辆计算任务的最优化边缘计算节点，提高计算效率、满足计算要求同时节约节点计算资源。
本发明的系统能够实现对车联网环境下车辆计算任务属性与节点属性的快速匹配，可降低选择复杂程度，提高计算效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法的流程示意框图；
图2是本发明实施例中，车联网环境下最优化边缘计算节点选择匹配结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例。基于本发明公开的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它实施例，都应属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，具体包括以下步骤：
获取分析车联网环境下车辆计算任务属性；获取分析不同边缘计算节点属性；
获取车辆计算任务以及边缘计算节点属性后，计算任务属性与节点属性间的匹配度；
分析不同任务的计算需求，对不同类别的匹配度赋权重，计算综合匹配度；
比较综合匹配度，若综合匹配度相同，则根据计算任务需求确定匹配度比较顺序，选择出最优化边缘计算节点对车辆计算任务进行计算。
优选的，获取车辆计算任务以及节点属性的步骤具体包括：
车辆计算任务属性：计算任务的数据量Dj；计算该任务所需的cpu周期数Cj；完成该任务要求的最大时间
Figure GDA0002794082910000091
车辆与各节点间的间距Rij。
边缘计算节点属性为：边缘计算节点的带宽Bj；边缘计算节点分配给车辆使用时隙占单位时间百分比bij；边缘计算节点分配给车辆的计算资源fij；边缘计算节点连接车辆后的平均信噪比
Figure GDA0002794082910000092
请参阅图2，优选的，车辆任务属性与节点属性匹配的具体步骤包括：
将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，由节点带宽Bj、平均信噪比
Figure GDA0002794082910000093
以及节点分配给车辆的时隙大小bij，通过式
Figure GDA0002794082910000094
计算出传输速度vij，通过式
Figure GDA0002794082910000095
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的传输时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000096
由此得出任务数据量与节点的传输速度匹配度
Figure GDA0002794082910000097
Jij∈(0,1)。
将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配，通过式
Figure GDA0002794082910000098
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的执行时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000099
由此得出运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度
Figure GDA0002794082910000101
将车辆计算任务的最大完成时间与节点计算该任务所需时间进行匹配，通过式
Figure GDA0002794082910000102
计算该任务完成所需时间tij，最终由式
Figure GDA0002794082910000103
计算得出匹配度Lij。
以车辆与节点距离rij与最大距离
Figure GDA0002794082910000104
计算匹配度
Figure GDA0002794082910000105
本发明实施例中，权重赋予方法为：
根据计算任务属性
Figure GDA0002794082910000106
分别计算Dj、Cj、
Figure GDA0002794082910000107
的均值与方差，对任务需求度OD、OC、OT、OR进行分级，并根据结果对wR、wJ、wK、wL分别进行赋值。
对于数据量Dj以及计算任务所需cpu周期数Cj，Dj、Cj数值大于其均值与方差之和者，需求度OD、OC为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OD、OC为2；小于均值与方差之差者需求度OD、OC为1。
对于计算任务的时间需求
Figure GDA0002794082910000108
数值小于均值与方差之差者需求度OT为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OT为2；大于其均值与方差之和者，需求度OT为1。
Dj、Cj、
Figure GDA0002794082910000109
分别对应传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求，对应的匹配度为Jij、Kij、Lij，得出需求度OD、OC、OT、OR后，计算权重wR、wJ、wK、wL。
本发明实施例中，匹配度比较方法为：
将每一个车辆计算任务都和多个边缘计算节点进行匹配，对不同匹配度的权重进行赋值后，计算出多个综合匹配度Zij＝RijwR+JijwJ+KijwK+LijwL。
通过比较计算结果，对最优化边缘计算节点进行选择：
(1)比较综合匹配度Zij大小，若对于车辆j计算任务，综合匹配度Zij最大值只有一个，则选取该值所在节点为车辆j计算任务的最优化边缘计算节点。
例如，车辆j计算任务与各边缘计算节点进行匹配计算后，得出综合匹配度Zi1j＝max{Z1j、Z2j、Z3j...Znj},j∈M，则选取边缘计算节点i1来执行车辆j的计算任务。
(2)若计算得出的综合匹配度Zij有两个或两个以上相同的最大值，则需要对匹配度最大值所在节点进一步比较选择，即根据权重wR、wJ、wK、wL大小确定匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的比较顺序，优先比较权重较大者对应的匹配度，进而选择该匹配度最大的节点执行该计算任务。
例如，对于车辆j计算任务，通过与各节点进行匹配后，得出计算结果为Zi1j＝Zi2j＝max{Z1j、Z2j...Znj},j∈M，则需进一步对i1、i2进行比较，若wJ＝max{wR、wJ、wK、wL}，则比较匹配度Ji1j、Ji2j，选取Jij最大值所在节点执行车辆j计算任务。
具体实施例
本发明实施例的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，在实际应用中，边缘计算节点的基站覆盖范围有重叠，不同计算节点之间会有干扰，降低传输速率；每个边缘计算节点设有一个基站，不同节点间的基站通过有线方式连接，边缘计算节点的集合用N＝{1，2，3...n}表示；车辆计算任务集合用M＝{1,2,3...m}表示。
车辆j的计算任务属性为
Figure GDA0002794082910000111
其中Dj表示运算任务的数据量，Cj表示基站服务器运算该任务需要的CPU周期数，
Figure GDA0002794082910000112
表示完成该任务允许的最大时间。
任务数据量与节点的传输速度匹配度Jij：
将计算任务的数据量Dj与连接边缘计算节点j的传输速度vij相匹配，求出匹配度Jij。
每个边缘计算节点都部署有服务器，车辆可在接入基站后，将运算任务卸载到边缘计算节点服务器进行运算，车辆与基站间通过时分复用技术(TDMA)进行通信，每个车辆使用基站所分配的时隙进行数据上传，bij表示接入基站i后，车辆j使用的时隙大小占单位时间的百分比，因此：0＜bij＜1i∈N,j∈M。
基站的带宽为B，则基站总的传输速率为：
Figure GDA0002794082910000121
其中，S为平均信号功率，N为平均噪声功率，
Figure GDA0002794082910000122
为信噪比。
当车辆j接入基站i时，该车辆与接入基站传输速率为：
Figure GDA0002794082910000123
则传输时间
Figure GDA0002794082910000124
为：
Figure GDA0002794082910000125
通过计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的传输时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000126
由此得出任务数据量与节点的传输速度匹配度Jij：
Figure GDA0002794082910000127
本发明实施例中，运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度Kij具体步骤包括：
边缘计算节点服务器计算资源一般由CPU频率来衡量，服务器通过分配不同的虚拟机给不同的车辆，从而实现CPU频率的资源分配。服务器计算资源由F＝{F1,F2,F3...Fn}表示，Fi表示基站i处的计算资源，fij表示基站i服务器分配给车辆j的CPU频率，则运算任务的执行时间为：
Figure GDA0002794082910000128
通过计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的执行时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure GDA0002794082910000129
由此得出运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度Kij：
Figure GDA00027940829100001210
本发明实施例中，任务完成最大时间与节点计算该任务所需时间匹配度Lij求解具体步骤包括：
通过计算获得匹配度Jij、Kij后，可得出节点计算该任务所需时间tij：
Figure GDA0002794082910000131
可以得出节点i计算车辆j任务所需时间tij与任务完成最大时间
Figure GDA0002794082910000132
匹配度Lij：
Figure GDA0002794082910000133
本发明实施例中，车辆与节点距离匹配度Rij求解具体步骤包括：
由于节点基站与车辆距离会对车辆连接节点造成影响，以车辆与节点距离rij(km)与最大距离
Figure GDA0002794082910000134
计算匹配度Rij：
Figure GDA0002794082910000135
本发明中，车辆计算任务需求度计算及权重赋值求解具体步骤包括：
Dj、Cj、
Figure GDA0002794082910000136
数值分别对应传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求，三者分别对应的匹配度为Jij、Kij、Lij，分别计算Dj、Cj、
Figure GDA0002794082910000137
的均值与方差，对任务需求度OD、OC、OT、OR进行分级，并根据结果对wR、wJ、wK、wL分别进行赋值，具体方法为：
对于数据量Dj以及计算任务所需cpu周期数Cj，Dj、Cj数值大于其均值与方差之和，需求度OD、OC为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差，需求度OD、OC为2；小于均值与方差之差，需求度OD、OC为1。
对于计算任务的时间需求
Figure GDA0002794082910000138
数值小于均值与方差之差，需求度OT为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差，需求度OT为2；大于其均值与方差之和，需求度OT为1。
对于计算任务与边缘计算节点基站的距离需求，需求度OR定为2。
得出需求度OD、OC、OT、OR后，计算权重wR、wJ、wK、wL：
Figure GDA0002794082910000141
Figure GDA0002794082910000142
Figure GDA0002794082910000143
Figure GDA0002794082910000144
本发明实施例中，最优化边缘计算节点选择的步骤包括：
每一个车辆计算任务都需要和多个边缘计算节点进行匹配，对不同匹配度的权重进行赋值后，计算出多个综合匹配度Zij
Zij＝RijwR+JijwJ+KijwK+LijwL，Zij∈(0，1) (14)
通过比较计算结果，对最优化边缘计算节点进行选择：
(1)比较综合匹配度Zij大小，若对于车辆j计算任务，综合匹配度Zij最大值只有一个，则选取该值所在节点为车辆j计算任务的最优化边缘计算节点。
例如，车辆j计算任务与各边缘计算节点进行匹配计算后，得出综合匹配度
Figure GDA0002794082910000145
j∈M，则选取边缘计算节点i1来执行车辆j的计算任务。
(2)若计算得出的综合匹配度Zij有两个或两个以上相同的最大值，则需要对匹配度最大值所在节点进一步比较选择，即根据权重wR、wJ、wK、wL大小确定匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的比较顺序，优先比较权重较大者对应的匹配度，进而选择该匹配度最大的节点执行该计算任务。
例如，对于车辆j计算任务，通过与各节点进行匹配后，得出计算结果为
Figure GDA0002794082910000146
则需进一步对i1、i2进行比较，若wJ＝max{wR、wJ、wK、wL}，则比较匹配度
Figure GDA0002794082910000147
选取Jij最大值所在节点执行车辆j计算任务。
本发明提出的最优化边缘计算节点选择方法，能够根据不同计算需求以及匹配结果，快速选择出车辆计算任务的最优化边缘计算节点，提高计算效率、满足计算要求同时节约节点计算资源。
综上所述，本发明提出了一种在车联网环境下选择最优化边缘计算节点的方法，该方法包括以下步骤：步骤一：不同运算任务以及边缘计算节点的属性分析，包括但不限于运算任务的运算量、运算任务所需cpu周期数以及运算时长；边缘计算节点的带宽，计算资源。步骤二：不同属性匹配度计算，通过车辆计算任务以及计算节点的属性，量化得出不同计算需求的匹配度。车辆与节点基站间距匹配；运算任务的运算量与节点的传输速度匹配；运算任务所需的计算资源与节点基站可分配给该任务的计算资源匹配(CPU周期数)；运算任务的时间要求与节点计算该任务的时间相匹配。步骤三：通过计算任务的不同属性，判断该计算任务的不同需求程度，给予不同匹配度不同权重，求取综合匹配度之和，选取匹配度最高的边缘计算节点为最优化边缘计算节点。本发明实现了对车联网环境下车辆计算任务属性与节点属性的快速匹配，根据不同计算需求以及匹配结果，快速选择出车辆计算任务的最优化边缘计算节点，提高计算效率、满足计算要求同时节约节点计算资源。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (7)

1.一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取并分析车联网环境下车辆计算任务属性、不同边缘计算节点属性；
步骤2，计算获取车辆计算任务属性与边缘计算节点属性间的匹配度；其中，将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配；
步骤3，分析获得不同计算任务的计算需求，对不同类别的匹配度赋权重，计算获得综合匹配度；
步骤4，比较步骤3获得的综合匹配度，根据比较结果选择出最优化边缘计算节点对车辆计算任务进行计算；
其中，步骤1中，
所述车辆计算任务属性包括：计算任务的数据量Dj，计算任务所需的cpu周期数Cj，完成该任务要求的最大时间
Figure FDA0002794082900000011
车辆与各节点间的间距Rij；
所述边缘计算节点属性包括：边缘计算节点的带宽Bj，边缘计算节点分配给车辆使用时隙占单位时间百分比bij，边缘计算节点分配给车辆的计算资源fij，边缘计算节点连接车辆后的平均信噪比
Figure FDA0002794082900000012
其中，步骤2中，任务属性与节点属性匹配的具体步骤包括：
将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，任务数据量与节点的传输速度匹配度
Figure FDA0002794082900000013
Jij∈(0,1)；
其中，数据传输速度vij的计算表达式为
Figure FDA0002794082900000014
根据式
Figure FDA0002794082900000015
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的传输时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure FDA0002794082900000016
表达式为
Figure FDA0002794082900000021
将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配，运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度
Figure FDA0002794082900000022
Kij∈(0,1)；
其中，通过式
Figure FDA0002794082900000023
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的执行时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure FDA0002794082900000024
将车辆计算任务的最大完成时间与节点计算该任务所需时间进行匹配，匹配度Lij的计算表达式为
Figure FDA0002794082900000025
其中，通过式
Figure FDA0002794082900000026
计算该任务完成所需时间tij；
以车辆与节点距离rij与最大距离
Figure FDA0002794082900000027
计算匹配度，表达式为
Figure FDA0002794082900000028
2.根据权利要求1所述的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，其特征在于，步骤3中，对不同类别的匹配度赋权重的步骤包括：
根据计算任务属性
Figure FDA0002794082900000029
j∈M，分别计算Dj、Cj、
Figure FDA00027940829000000210
的均值与方差；
其中，对于数据量Dj以及计算任务所需cpu周期数Cj，Dj、Cj数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OD、OC为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OD、OC为2；小于等于均值与方差之差者需求度OD、OC为1；
对于最大时间
Figure FDA00027940829000000211
Figure FDA00027940829000000212
数值小于等于其均值与方差之差者需求度OT为3；
Figure FDA00027940829000000213
数值介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OT为2；
Figure FDA00027940829000000214
数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OT为1；
对于计算任务与边缘计算节点基站的距离需求，需求度OR为2；
Dj、Cj、
Figure FDA0002794082900000031
分别对应传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求，对应的匹配度为Jij、Kij、Lij，得出需求度OD、OC、OT、OR后，计算权重wR、wJ、wK、wL，计算表达式为：
Figure FDA0002794082900000032
式中，OD、OC、OT、OR分别表示传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求以及连接距离需求，OD、OC、OT、OR分别占总体需求的比重即为匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的权重；
综合匹配度的计算表达式为，
Zij＝RijwR+JijwJ+KijwK+LijwL。
3.根据权利要求2所述的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，其特征在于，步骤4中，比较综合匹配度的步骤包括：
将每一个车辆计算任务都和多个边缘计算节点进行匹配，对不同匹配度的权重进行赋值后，计算获得多个综合匹配度；
比较综合匹配度大小时，若对于车辆j计算任务，综合匹配度最大值只有一个，则选取该值所在节点为车辆j计算任务的最优化边缘计算节点。
4.根据权利要求3所述的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择方法，其特征在于，步骤4中，比较综合匹配度大小时，若计算得出的综合匹配度有两个或两个以上相同的最大值，则根据权重wR、wJ、wK、wL大小确定匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的比较顺序，优先比较权重较大者对应的匹配度，选择该匹配度最大的节点执行该计算任务。
5.一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择系统，其特征在于，包括：
属性获取模块，用于获取车联网环境下车辆计算任务属性、不
同边缘计算节点属性；其中，所述车辆计算任务属性包括：计算任务的数据量Dj，计算任务所需的cpu周期数Cj，完成该任务要求的最大时间
Figure FDA0002794082900000041
车辆与各节点间的间距Rij；所述边缘计算节点属性包括：边缘计算节点的带宽Bj，边缘计算节点分配给车辆使用时隙占单位时间百分比bij，边缘计算节点分配给车辆的计算资源fij，边缘计算节点连接车辆后的平均信噪比
Figure FDA0002794082900000042
匹配度获取模块，用于计算获取车辆计算任务属性与边缘计算节点属性间的匹配度；其中，将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配；
综合匹配度获取模块，用于分析获得不同计算任务的计算需求，对不同类别的匹配度赋权重，计算获得综合匹配度；
比较及选择模块，比较综合匹配度获取模块获得的综合匹配度，根据比较结果选择出最优化边缘计算节点对车辆计算任务进行计算；
其中，所述匹配度获取模块包括：
第一获取模块，用于将车辆计算任务的数据量与边缘计算节点的数据传输速度进行匹配，任务数据量与节点的传输速度匹配度
Figure FDA0002794082900000043
Jij∈(0,1)；
其中，数据传输速度vij的计算表达式为
Figure FDA0002794082900000044
根据式
Figure FDA0002794082900000045
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的传输时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure FDA0002794082900000046
表达式为
Figure FDA0002794082900000047
第二获取模块，用于将车辆计算任务所需的cpu周期数与边缘计算节点分配的计算资源进行匹配，运算任务所需cpu周期数与节点分配计算资源匹配度
Figure FDA0002794082900000051
Kij∈(0,1)；
其中，通过式
Figure FDA0002794082900000052
计算获得所有基站对于车辆j计算任务数据量的执行时间，得出车辆j计算任务的最小传输时间
Figure FDA0002794082900000053
第三获取模块，用于将车辆计算任务的最大完成时间与节点计算该任务所需时间进行匹配，匹配度Lij的计算表达式为
Figure FDA0002794082900000054
其中，通过式
Figure FDA0002794082900000055
计算该任务完成所需时间tij；
第四获取模块，用于以车辆与节点距离rij与最大距离
Figure FDA0002794082900000056
计算匹配度，表达式为
Figure FDA0002794082900000057
6.根据权利要求5所述的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择系统，其特征在于，匹配度获取模块中，对不同类别的匹配度赋权重的步骤包括：
根据计算任务属性
Figure FDA0002794082900000058
j∈M，分别计算Dj、Cj、
Figure FDA0002794082900000059
的均值与方差；
其中，对于数据量Dj以及计算任务所需cpu周期数Cj，Dj、Cj数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OD、OC为3；介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OD、OC为2；小于等于均值与方差之差者需求度OD、OC为1；
对于最大时间
Figure FDA00027940829000000510
Figure FDA00027940829000000511
数值小于等于其均值与方差之差者需求度OT为3；
Figure FDA00027940829000000512
数值介于均值与方差之和以及均值与方差之差者，需求度OT为2；
Figure FDA00027940829000000513
数值大于等于其均值与方差之和者，需求度OT为1；
对于计算任务与边缘计算节点基站的距离需求，需求度OR为2；
Dj、Cj、
Figure FDA00027940829000000514
分别对应传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求，对应的匹配度为Jij、Kij、Lij，得出需求度OD、OC、OT、OR后，计算权重wR、wJ、wK、wL，计算表达式为：
Figure FDA0002794082900000061
式中，OD、OC、OT、OR分别表示传输速度需求、执行速度需求、任务完成时间需求以及连接距离需求，OD、OC、OT、OR分别占总体需求的比重即为匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的权重；
综合匹配度的计算表达式为，
Zij＝RijwR+JijwJ+KijwK+LijwL。
7.根据权利要求6所述的一种车联网环境下的最优化边缘计算节点选择系统，其特征在于，综合匹配度获取模块中，比较综合匹配度的步骤包括：
将每一个车辆计算任务都和多个边缘计算节点进行匹配，对不同匹配度的权重进行赋值后，计算获得多个综合匹配度；
比较综合匹配度大小时，若对于车辆j计算任务，综合匹配度最大值只有一个，则选取该值所在节点为车辆j计算任务的最优化边缘计算节点；若计算得出的综合匹配度有两个或两个以上相同的最大值，则根据权重wR、wJ、wK、wL大小确定匹配度Jij、Kij、Lij、Rij的比较顺序，优先比较权重较大者对应的匹配度，选择该匹配度最大的节点执行该计算任务。
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