CN112685163B - 基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，包括：确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；本轮的时延最小值之和与下一轮的时延最小值之和的差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。根据所述方法和服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担。

Description

基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器

技术领域

本申请涉及移动边缘计算领域，具体而言，涉及一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器。

背景技术

近年来，随着通信技术的发展，用户终端中的应用程序的功能越来越强大，例如，自动驾驶、高精度导航、虚拟现实、增强现实、在线视频游戏等各种应用程序给用户带来了极大的便利，在应用程序给用户带来便利的同时，应用程序的发展也对用户终端的计算能力、时延和稳定性提出了更高的要求。然而，由于用户终端自身资源及计算性能的局限性，其在处理计算密集型和时间敏感型的应用程序时可能面临着能力不足的情况。即使用户终端将任务卸载到远程的云服务器也无法满足各种新型的应用程序的高可靠性和低时延的要求。

目前，越来越多的服务提供商充分选择把业务系统部署到网络边缘，利用边缘服务设备靠近用户的特点来节约用户终端的通信成本，降低用户终端时延与能耗。移动边缘计算(Mobile edge computing，MEC)应运而生，它是一种可实现低时延和高可靠性的关键技术，用户终端可将计算任务卸载到移动边缘计算服务节点上，不仅可以解决用户终端计算能力不足的问题，也可以减少用户终端的能耗与网络通信服务的时延。通常，在城市街道中，用户终端的密度大并且计算任务量多，这导致在街道这种密集场景下的移动边缘计算服务节点的计算负担过重。而现有的解决方案中增加移动边缘计算服务节点的方案无疑增加了部署成本，此外，多移动边缘计算服务节点协作方案则要求相邻的移动边缘计算服务节点中必须具有空闲资源。

由此可见，现有的用户终端的计算任务的卸载方案满足降低移动服务节点的计算负担的需求。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器。通过所述基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担和卸载任务处理的时延，同时提高了车载边缘计算网络中大量的停车资源的利用率。

第一方面，本申请实施例提供了基于移动边缘计算的计算卸载方法，包括：(A)获取多个用户终端的卸载任务；(B)在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；(C)基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；(D)在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；(E)基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；(F)将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较；(G)当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务；(H)当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略不相同时，返回执行步骤(B)。

在一种可能的实施方式中，基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和，包括：

筛选出本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延中的时延最小值；

基于针对每个用户终端的卸载任务筛选出的时延最小值，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和。

在一种可能的实施方式中，预设的卸载任务分配策略包括以下项中的任意一项：随机分配的卸载任务分配策略和上一轮的卸载任务分配策略。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括以下项中的至少一个：用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括用户终端，通过下面的公式确定在用户终端i本地处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^loc为用户设备i本地loc的计算资源。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括移动边缘计算服务器，通过下面的公式确定在预设的卸载任务分配策略S下在移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，j为移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务所用到的信道，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，c_i为是完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^mec为移动边缘计算服务器卸载的计算资源，r_i(S)为用户终端i的卸载任务卸载到移动边缘服务器时的传输速率，其中，

其中，W是信道j的传输带宽，q_i是传输用户终端i的卸载任务的数据的传输功率，h_i,bs是用户终端i到基站bs的信道增益，

是背景噪声，k为用户终端k。M为用户终端的集合。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括停放的车辆，通过下面的公式确定在停放的车辆PV处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为是完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，

为用户终端i的卸载任务卸载到停放的车辆PV时的传输速率，

为停放的车辆PV本地loc的计算资源。

第二方面，本申请实施例提供了一种移动边缘计算服务器，包括：

卸载任务获取单元，获取多个用户终端的卸载任务；

第一时延确定单元，在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

第一策略获取单元，基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；

第二时延获取单元，在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

第二策略获取单元，基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；

比较单元，将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较；

处理单元，当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务，

其中，当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的分配策略与上一轮的分配策略不相同时，第一时延确定单元在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

在一种可能的实施方式中，第一策略获取单元具体用于：

筛选出本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延中的时延最小值；

基于针对每个用户终端的卸载任务筛选出的时延最小值，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和。

在一种可能的实施方式中，预设的卸载任务分配策略包括以下项中的任意一项：随机分配的卸载任务分配策略和上一轮的卸载任务分配策略。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括以下项中的至少一个：用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括用户终端，第一时延确定单元通过下面的公式确定在用户终端i本地处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^loc为用户设备i本地loc的计算资源。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括移动边缘计算服务器，第一时延确定单元通过下面的公式确定在预设的卸载任务分配策略S下在移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，j为移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务所用到的信道，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，c_i为是完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^MEC为移动边缘计算服务器卸载的计算资源，r_i(S)为用户终端i的卸载任务卸载到移动边缘服务器时的传输速率，其中，

其中，W为信道j的传输带宽，q_i为传输用户终端i的卸载任务的数据的传输功率，h_i,bs为用户终端i到基站bs的信道增益，

是背景噪声，M为用户终端集合，k为用户终端集合中的用户终端。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括停放的车辆，第一时延确定单元通过下面的公式确定在停放的车辆PV处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为是完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，

为用户终端i的卸载任务卸载到停放的车辆PV时的传输速率，

为停放的车辆PV本地loc的计算资源。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储器之间通过总线通信，机器可读指令被处理器执行时执行如上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

本申请实施例提供的基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担和卸载任务处理的时延，同时提高了车载边缘计算网络中大量的停车资源的利用率。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的一种基于移动边缘计算的计算卸载方法的流程图；

图2示出了本申请实施例所提供的用户终端与移动边缘计算服务节点数据服务交互的示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的一种移动边缘计算服务器的结构示意图；

图4示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示出本申请实施例所提供的一种基于移动边缘计算的计算卸载方法的流程图。作为示例，计算卸载方法可应用于移动边缘计算服务器来执行，此外，也可完全通过软件方式来实施方法，例如，通过安装在移动边缘计算服务器中用于执行边缘计算的应用来实施计算卸载方法。

如图1所示，在步骤S101，获取多个用户终端的卸载任务。

这里，用户终端可以是车辆、智能手机、平板电脑、个人计算机等具有运算功能并且可以与相关联的移动边缘计算服务节点进行数据服务交互的电子设备。多个用户终端可以是指存在目标研究区域中的用户终端。移动边缘计算服务节点包括以下项中的至少一个：用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆。

具体说来，用户终端可通过蜂窝网络连接到基站以向移动边缘计算服务器发送卸载任务请求，移动边缘计算服务器解析获取的多个用户终端发出的卸载任务请求来得到每个用户终端的卸载任务。

在步骤S102，在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

作为示例，移动边缘计算服务节点可包括以下项中的至少一个：用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆。具体说来，本申请的计算卸载方法可适用于城市街道的场景中，在街道这种密集的场景下，停车场和街道两旁离散停车位上停放的车辆可以作为移动边缘计算服务节点存在，通过这种方式可以充分利用停放的车辆的计算资源。因此，本申请可充分利用停放的车辆与移动边缘计算服务器协同卸载的方式来合理分配卸载任务。具体说来，如图2所示的示例中，移动边缘计算服务节点可包括移动边缘计算服务器和停放的车辆，其中，移动边缘计算服务器通过蜂窝网络连接到基站与用户终端进行数据服务交互，停放的车辆可以通过车用无线通信技术V2X与用户终端进行数据服务交互。这里，作为示例，V2X可以包括但不限于蜂窝网络的链接和专用短距离通信DSRC的链接中的任意一个。

此外，作为示例，预设的卸载任务分配策略可包括以下项中的任意一项：随机分配的卸载任务分配策略和上一轮的卸载任务分配策略。这里，卸载任务分配策略可以包括每个移动边缘计算服务节点的计算资源的使用情况以及用户终端的卸载任务与处理该卸载任务的优选移动边缘计算服务节点的对应关系。这里，处理该卸载任务的优选移动边缘计算服务节点将在下文中进行介绍。

例如，随机分配的卸载任务分配策略可以将用户终端的卸载任务设置在用户终端本地上计算的初始的卸载任务分配策略，此时，在移动边缘计算服务节点包括用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆的情况下，初始的卸载任务分配策略中包括用户终端的计算资源均被占用，移动边缘计算服务器和停放的车辆的计算资源均未被使用，以及每个用户终端的卸载任务与用户终端自身对应的对应关系。此外，随机分配的卸载任务分配策略还可以不限于上述的初始的卸载任务分配策略，也可以是其他的根据实际情况确定的卸载任务分配策略，本发明在此不做任何限定。此外，由于本申请的发明构思在于通过非合作博弈的方式来确定最终的卸载任务的分配方案，因此，在非合作博弈的过程中会通过循环迭代的方式确定非合作博弈是否达到纳什均衡，因此，本申请的方法执行时会进行多轮计算，因此，预设的卸载任务分配策略也可以是上一轮的卸载任务分配策略。

作为示例，可通过下面的公式(1)确定在用户终端i本地loc处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^loc为用户设备i本地loc的计算资源。

此外，作为示例，可通过下面的公式(2)确定在预设的卸载任务分配策略S下在移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务的时延

为：

其中，j为移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务所用到的信道，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^MEc为移动边缘计算服务器的计算资源，r_i(S)为用户终端i的卸载任务卸载到移动边缘服务器时的传输速率，其中，

其中，W为信道j的传输带宽，q_i为传输用户终端i的卸载任务的数据的传输功率，h_i,bs为用户终端i到基站bs的信道增益，

为背景噪声，M为用户终端集合，k为用户终端集合中的用户终端，其中，用户终端i和用户终端k均在目标研究区域中。

此外，作为示例，可通过下面的公式(3)确定在预设的卸载任务分配策略S下在停放的车辆PV本地loc处理用户终端i的卸载任务的时延

为：

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，

为用户终端i的卸载任务卸载到停放的车辆PV时的传输速率，

为停放的车辆PV本地loc的计算资源。

在已知预设的卸载任务分配策略的情况下，可将预设的卸载任务分配策略作为确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延的考虑因素。例如，在考虑每个移动边缘计算服务节点的计算资源的使用情况下，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

在步骤S103，基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略。

这里，关于基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和的步骤，在一个示例中，可筛选出本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延中的时延最小值，然后基于针对每个用户终端的卸载任务筛选出的时延最小值，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和。此外，还可将针对用户终端i的卸载任务筛选出的时延最小值对应的移动边缘计算服务节点确定为处理用户终端i的卸载任务的优选移动边缘计算服务节点。

例如，在移动边缘计算服务节点包括用户终端、有三个信道(第一信道、第二信道和第三信道)移动边缘计算服务器和三辆停放的车辆的情况下，针对任意一个用户设备i的卸载任务，在用户设备i本地处理该卸载任务的时延为a，考虑预设的卸载任务分配策略(包括其他用户的策略)对计算资源和无线通信资源影响下，在通过三个信道卸载到移动边缘计算服务器的时延为b1，b2和b3，停放的车辆处理该卸载任务的时延分别为c1，c2和c3。如果最佳响应为min{a，b1，b2，b3，c1，c2，c3}(如c1<b1<c2<a<b2<b3<c3，则在当前计算资源和无线信道资源下用户终端i优选使用第一信道卸载到移动边缘计算服务器处理该卸载任务的时延最小。其他的用户设备k(k∈M\{i}:a_k＝a_i)使用上述相同的方法来获取当前环境下各自的最佳响应。将所有的用户终端的卸载任务的时延最小值相加求和即获得了所有用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和。

此外，在确定了处理用户终端的卸载任务的优选移动边缘计算服务节点的情况下，可以确定用户终端的卸载任务与处理该卸载任务的优选移动边缘计算服务节点的对应关系，此外，还可以获取在本轮中处理用户终端的卸载任务的优选移动边缘计算服务节点的计算资源的使用情况。基于此，可以得到本轮的卸载任务分配方案，本轮的卸载任务分配方案可包括在本轮中获取的用户终端的卸载任务与处理该卸载任务的移动边缘计算服务节点的对应关系以及处理用户终端的卸载任务的优选移动边缘计算服务节点的计算资源的使用情况。

在步骤S104，在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

具体说来，在本轮的卸载任务分配策略下，可在本轮中处理用户终端的卸载任务的优选移动边缘计算服务节点的计算资源的使用情况已知，可在此基础上，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

例如，如果在本轮中用户终端i的卸载任务的优选移动边缘计算服务节点为移动边缘计算服务器，理论上，移动边缘计算服务器的计算资源在处理用户终端i的卸载任务后会变为未处理该卸载任务之前计算资源的四分之三，则在下一轮中，移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务时，移动边缘计算服务器的计算资源将是本轮移动边缘计算服务器的计算资源的四分之三，此时，根据上述公式(2)确定的移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务的时延将有可能不同于在本轮获取的时延。

类似的原理，可使用与步骤S102相同的方式针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。由于具体方式已在步骤S102进行了详细描述，在此将不再赘述。

在步骤S105，基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略。

可以使用与步骤S103相同的方式确定下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略。由于在步骤S300已进行过详细描述，在此将不再赘述。

在步骤S106，将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较。

当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，在步骤S107，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。

具体说来，如果当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，则表示达到了纳什均衡，此时，可按照之前获取的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。

当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略不相同时，返回执行步骤S102，继续在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。这里，预设的卸载任务分配策略可以是上一轮的卸载任务分配策略。

根据本申请提供的一种基于移动边缘计算的计算卸载方法，通过联合移动边缘计算服务器和目标研究区域停放的车辆的计算资源，在考虑信道干扰的情况下，使用非合作博弈获取用户终端的卸载任务的分配策略，通过上述方式，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担和卸载任务处理的时延，同时提高了车载边缘计算网络中大量的停车资源的利用率。

基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了与基于移动边缘计算的计算卸载方法对应的移动边缘计算服务器，由于本申请实施例中的移动边缘计算服务器解决问题的原理与本申请实施例上述基于移动边缘计算的计算卸载方法相似，因此移动边缘计算服务器的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

图3示出了本申请实施例所提供的一种移动边缘计算服务器的结构示意图。如图3所示，所述移动边缘计算服务器包括：

卸载任务获取单元301获取多个用户终端的卸载任务。

第一时延确定单元302在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

第一策略获取单元303基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略。

第二时延获取单元304在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

第二策略获取单元305基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略。

比较单元306将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较。

处理单元307当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。

这里，当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的分配策略与上一轮的分配策略不相同时，第一时延确定单元302在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

在一种可能的实施方式中，第一策略获取单元303具体用于：

筛选出本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延中的时延最小值；

基于针对每个用户终端的卸载任务筛选出的时延最小值，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和。

在一种可能的实施方式中，预设的卸载任务分配策略包括以下项中的任意一项：随机分配的卸载任务分配策略和上一轮的卸载任务分配策略。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括以下项中的至少一个：用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括用户终端，第一时延确定单元302通过下面的公式(1)确定在用户终端i本地处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^loc为用户设备i本地loc的计算资源。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括移动边缘计算服务器，第一时延确定单元302通过下面的公式(2)确定在预设的卸载任务分配策略S下在移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，j为移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务所用到的信道，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，

为移动边缘计算服务器卸载的计算资源，r_i(S)为用户终端i的卸载任务卸载到移动边缘服务器时的传输速率，其中，

其中，W为信道j的传输带宽，q_i为传输用户终端i的卸载任务的数据的传输功率，h_i,bs为用户终端i到基站bs的信道增益，

为背景噪声，M为用户终端集合，k为用户终端集合中的用户终端。

在一种可能的实施方式中，移动边缘计算服务节点包括停放的车辆，第一时延确定单元302通过下面的公式(3)确定在停放的车辆PV处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，

为用户终端i的卸载任务卸载到停放的车辆PV时的传输速率，

为停放的车辆PV本地loc的计算资源。

本申请实施例公开了一种电子设备400，如图4所示，包括：处理器401、存储器402和总线403，所述存储器402存储有所述处理器401可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器401与所述存储器402之间通过总线403通信。所述机器可读指令被所述处理器401执行时以下步骤：

获取多个用户终端的卸载任务；

在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；

在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；

将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较；

当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务；

当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略不相同时，返回继续在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

本申请实施例所提供的网页解析方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于移动边缘计算的计算卸载方法，其特征在于，包括：

(A)获取多个用户终端的卸载任务；

(B)在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

(C)基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；

(D)在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

(E)基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；

(F)将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较；

(G)当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务；

(H)当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略不相同时，返回执行步骤(B)。

2.如权利要求1的计算卸载方法，其特征在于，基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和，包括：

筛选出本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延中的时延最小值；

基于针对每个用户终端的卸载任务筛选出的时延最小值，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和。

3.如权利要求1的计算卸载方法，其特征在于，预设的卸载任务分配策略包括以下项中的任意一项：随机分配的卸载任务分配策略和上一轮的卸载任务分配策略。

4.如权利要求1的计算卸载方法，其特征在于，移动边缘计算服务节点包括以下项中的至少一个：用户终端、移动边缘计算服务器和停放的车辆。

5.如权利要求4的计算卸载方法，其特征在于，移动边缘计算服务节点包括用户终端，通过下面的公式确定在用户终端i本地处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^loc为用户设备i本地loc的计算资源。

6.如权利要求4的计算卸载方法，其特征在于，移动边缘计算服务节点包括移动边缘计算服务器，通过下面的公式确定在预设的卸载任务分配策略S下在移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，j为移动边缘计算服务器处理用户终端i的卸载任务所用到的信道，d_i为用户终端i的卸载任务的数据大小，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，f_i ^MEC为移动边缘计算服务器的计算资源，r_i(S)为用户终端i的卸载任务卸载到移动边缘服务器时的传输速率，其中，

其中，为信道j的传输带宽，q_i为传输用户终端i的卸载任务的数据的传输功率，h_i,bs为用户终端i到基站bs的信道增益，

为背景噪声，M为用户终端集合，k为用户终端集合M中的用户终端的序号，_k为传输用户终端k的卸载任务的数据的传输功率，h_k为到用户终端k的信道增益。

7.如权利要求4的计算卸载方法，其特征在于，移动边缘计算服务节点包括停放的车辆，通过下面的公式确定在停放的车辆处理用户终端i的卸载任务的时延

其中，c_i为完成用户终端i的卸载任务所需的计算资源，d_u为用户终端i的卸载任务的数据大小，

为用户终端i的卸载任务卸载到停放的车辆PV时的传输速率，

为停放的车辆PV本地loc的计算资源。

8.一种移动边缘计算服务器，其特征在于，包括：

卸载任务获取单元，获取多个用户终端的卸载任务；

第一时延确定单元，在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

第一策略获取单元，基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；

第二时延获取单元，在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；

第二策略获取单元，基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；

比较单元，将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较；

处理单元，当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务；

其中，当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的分配策略与上一轮的分配策略不相同时，第一时延确定单元在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，存储介质存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行机器可读指令，以执行如权利要求1至7任一方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一方法的步骤。

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