CN113504948A - 一种边缘计算可分割任务卸载决策方法 - Google Patents

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Abstract

本发明所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，该方法采用一种边缘计算中移动用户任务进行分割，建立任务集方式来实现卸载的方法；在移动无线用户任务卸载中引入一种分布式计算卸载算法来降低设备能耗和应用时间，算法适用于同质网络和异质网络，构建纳什均衡来计算最优回应，使用户得到最优决策；决策择优算法可有效降低移动用户决策迭代代价和设备CPU能耗，能实现最优资源分配。

Description

一种边缘计算可分割任务卸载决策方法
技术领域
本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种边缘计算可分割任务卸载决策方法。
背景技术
移动互联网与物联网这两大网络的快速发展使得未来的网络面临着更高速度、更低延迟以及更高可靠度的挑战。各种各样的新兴应用使得这种挑战更加现实与紧迫。随着5G技术的发展，边缘计算中的信息传输与复杂应用程序的处理需要按需卸载到核心层网络的云服务器端。将复杂应用程序按需推到多接入的网络边缘中，充分利用中心丰富的计算资源，可以得到高性能的计算结果。然而，任务卸载到核心层的云服务器端需要消耗回传链路的资源，会产生额外的时延开销和能量开销；同时不是所有的任务卸载都是有利的，有的任务需要进行分割和选择最优化调度算法才能实现。
因此，本发明提出一种边缘计算可分割任务卸载决策方法用于解决现有技术存在的不足。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述问题，提出一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，可对任务进行分割计算，能实现精确迁移定位、最优计算调度策略的决策方法，减少能量消耗和执行延迟时间、实现最优资源分配。
技术方案：为达到上述目的，本发明所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，具体方法如下：
S1、分割任务计算，把一个大任务分割成各个子任务，建立对应的任务集，具体方法为：设置边缘计算中接入无线网络的用户为n (n＝1,2,3…,N)，设置每个用户的任务卸载决策为an∈{0,1}；
S2、通过计算an∈{0,1}的数值，来确定选择卸载到服务器云端或局部设备卸载；
S3、若an＝1，接入用户n选择通过无线移动信道将任务卸载至云服务器端进行计算，即非有利决策；
S4、若an＝0表明接入用户n选择在其局部设备上执行该卸载任务，即有利决策；
S5、每个边缘计算接入用户n拥有一个计算任务In，建立局部计算模型，计算能耗开销
Figure BDA0003087458310000026
；
S6、对于任务卸载到核心层云服务器端的计算任务In，建立云端卸载服务计算模型，建立能耗开销
Figure BDA0003087458310000027
；
S7、在局部计算模型与云服务器端计算卸载模型中引入最优决策；
S8、使用博弈理论，引入势函数进行决策策略an的优化，使得决策可以优化回应，通过寻求势函数的最优值来实现决策的最优化。进一步地，步骤S7中最优决策的解算过程如下：
(1)设边缘计算中移动用户n选择合适的策略为an，策略集合为 An，其他用户的计算卸载策为a-n，策略集合为A-n，最小化能耗与处理时间组成计算开销的公式为
Figure BDA0003087458310000021
(2)设置分布式卸载纳什均衡
Figure BDA0003087458310000022
博弈者n的策略
Figure BDA0003087458310000023
是最优回应；利用阈值策略计算
Figure BDA0003087458310000024
判断
Figure BDA0003087458310000025
是否达到1，若达到1，则为有利决策；
其中，P表示用户在信道上的传输功率，H表示用户与边缘计算中的基站的信道增益；
(3)对于同质无线用户，设置不同的阈值Ln，对边缘计算中的各类用户进行排序，使得L1/K≥L2/K≥...≥LN/K；其中，K为常数；
(4)构建非空可获得能耗和应用时间低代价的用户组S，使得一部分用户i获得有利决策，另一部分用户j获得非有利决策，那么非有利决策集构成纳什均衡，纳什均衡解即最优回应决策；
(5)异质无线移动用户，引入势函数势ψ(a)，对
Figure BDA0003087458310000031
Vn(a'n,a-n)＜Vn(an,a-n)，则ψ(a'n,a-n)＜ψ(an,a-n)，其中Vn(a'n,a-n)为博弈者的代价函数；
(7)博弈者的代价函数Vn(a'n,a-n)减小时，由前面的同质无线移动用户决策模型可以推出则该博弈算法中存在纳什均衡，即最优回应决策。
进一步地，所述势函数为ψ(a)，对于用户n、m而言，势函数满足：
Figure BDA0003087458310000032
进一步地，所述用户组S满足以下条件：|S|≤Li/K+1,i∈S，
Figure BDA0003087458310000033
进一步地，所述
Figure BDA0003087458310000036
的计算公式如下：
Figure BDA0003087458310000034
根据
Figure BDA0003087458310000035
的数值变化进行
Figure BDA0003087458310000037
的取值是否可以达到1。
上述技术方案可以看出，本发明的有益效果为：
1、采用分布式计算卸载方法进行边缘计算中用户任务卸载问题，可实现服务器端卸载和局部网络端卸载。
2、构建计算博弈算法，引入纳什均衡来进行卸载决策，纳什均衡解即为最优决策，达到能量损耗及完成时间的最优化的目的，使移动用户的任务能在完成卸载任务所需的能耗及时间代价最小。
3、相同信道中构建非空可获利用户组获得最优更新回应；不相同信道中构建势函数获得最优更新回应。
附图说明
图1是本发明的算法流程图；
图2为本发明的用户代价变化与迭代次数的关系图；
图3为本发明的局部调度法和分布式计算卸载博弈算法的用户 CPU开销的对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图所示，本发明所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，具体方法如下：
S1、分割任务计算，把一个大任务分割成各个子任务，建立对应的任务集，具体方法为：设置边缘计算中接入无线网络的用户为n (n＝1,2,3…,N)，设置每个用户的任务卸载决策为an∈{0,1}；
S2、通过计算an∈{0,1}的数值，来确定选择卸载到服务器云端或局部设备卸载；
S3、若an＝1，接入用户n选择通过无线移动信道将任务卸载至云服务器端进行计算，即非有利决策；
S4、若an＝0表明接入用户n选择在其局部设备上执行该卸载任务，即有利决策；
S5、每个边缘计算接入用户n拥有一个计算任务In，建立局部计算模型，计算能耗开销
Figure BDA0003087458310000056
；
S6、对于任务卸载到核心层云服务器端的计算任务In，建立云端卸载服务计算模型，建立能耗开销
Figure BDA0003087458310000057
；
S7、在局部计算模型与云服务器端计算卸载模型中引入最优决策；
S8、使用博弈理论，引入势函数进行决策策略an的优化，使得决策可以优化回应，通过寻求势函数的最优值来实现决策的最优化。其中，步骤S7中最优决策的解算过程如下：
(1)设边缘计算中移动用户n选择合适的策略为an，策略集合为 An，其他用户的计算卸载策为a-n，策略集合为A-n，最小化能耗与处理时间组成计算开销的公式为
Figure BDA0003087458310000051
(2)设置分布式卸载纳什均衡
Figure BDA0003087458310000052
博弈者n的策略
Figure BDA0003087458310000053
是最优回应；利用阈值策略计算
Figure BDA0003087458310000054
判断
Figure BDA0003087458310000055
是否达到1，若达到1，则为有利决策；
其中，P表示用户在信道上的传输功率，H表示用户与边缘计算中的基站的信道增益；
(3)对于同质无线用户，设置不同的阈值Ln，对边缘计算中的各类用户进行排序，使得L1/K≥L2/K≥...≥LN/K；其中，K为常数；
(4)构建非空可获得能耗和应用时间低代价的用户组S，使得一部分用户i获得有利决策，另一部分用户j获得非有利决策，那么非有利决策集构成纳什均衡，纳什均衡解即最优回应决策；
(5)异质无线移动用户，引入势函数势ψ(a)，对
Figure BDA0003087458310000061
Vn(a'n,a-n)＜Vn(an,a-n)，则ψ(a'n,a-n)＜ψ(an,a-n)，其中Vn(a'n,a-n)为博弈者的代价函数；
(7)博弈者的代价函数Vn(a'n,a-n)减小时，由前面的同质无线移动用户决策模型可以推出则该博弈算法中存在纳什均衡，即最优回应决策。
所述势函数为ψ(a)，对于用户n、m而言，势函数满足：
Figure BDA0003087458310000062
进一步地，所述用户组S满足以下条件：|S|≤Li/K+1,i∈S，
Figure BDA0003087458310000063
所述
Figure BDA0003087458310000064
的计算公式如下：
Figure BDA0003087458310000065
根据
Figure BDA0003087458310000066
的数值变化进行
Figure BDA0003087458310000067
的取值是否可以达到1。
实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，其特征在于：
具体方法如下：
S1、分割任务计算，把一个大任务分割成各个子任务，建立对应的任务集，具体方法为：设置边缘计算中接入无线网络的用户为n(n＝1,2,3…,N)，设置每个用户的任务卸载决策为an∈{0,1}；
S2、通过计算an∈{0,1}的数值，来确定选择卸载到服务器云端或局部设备卸载；
S3、若an＝1，接入用户n选择通过无线移动信道将任务卸载至云服务器端进行计算，即非有利决策；
S4、若an＝0表明接入用户n选择在其局部设备上执行该卸载任务，即有利决策；
S5、每个边缘计算接入用户n拥有一个计算任务In，建立局部计算模型，计算能耗开销
Figure FDA0003087458300000011
S6、对于任务卸载到核心层云服务器端的计算任务In，建立云端卸载服务计算模型，建立能耗开销
Figure FDA0003087458300000012
S7、在局部计算模型与云服务器端计算卸载模型中引入最优决策；
S8、使用博弈理论，引入势函数进行决策策略an的优化，使得决策可以优化回应，通过寻求势函数的最优值来实现决策的最优化。
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，其特征在于：步骤S7中最优决策的解算过程如下：
(1)设边缘计算中移动用户n选择合适的策略为an，策略集合为An，其他用户的计算卸载策为a-n，策略集合为A-n，最小化能耗与处理时间组成计算开销的公式为
Figure FDA0003087458300000013
(2)设置分布式卸载纳什均衡
Figure FDA0003087458300000014
博弈者n的策略
Figure FDA0003087458300000015
是最优回应；利用阈值策略计算
Figure FDA0003087458300000016
判断
Figure FDA0003087458300000017
是否达到1，若达到1，则为有利决策；
其中，P表示用户在信道上的传输功率，H表示用户与边缘计算中的基站的信道增益；
(3)对于同质无线用户，设置不同的阈值Ln，对边缘计算中的各类用户进行排序，使得L1/K≥L2/K≥...≥LN/K；其中，K为常数；
(4)构建非空可获得能耗和应用时间低代价的用户组S，使得一部分用户i获得有利决策，另一部分用户j获得非有利决策，那么非有利决策集构成纳什均衡，纳什均衡解即最优回应决策；
(5)异质无线移动用户，引入势函数势ψ(a)，对
Figure FDA0003087458300000021
Vn(a'n,a-n)＜Vn(an,a-n)，则ψ(a'n,a-n)＜ψ(an,a-n)，其中Vn(a'n,a-n)为博弈者的代价函数；
(7)博弈者的代价函数Vn(a'n,a-n)减小时，由前面的同质无线移动用户决策模型可以推出则该博弈算法中存在纳什均衡，即最优回应决策。
3.根据权利要求2所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，其特征在于：所述势函数为ψ(a)，对于用户n、m而言，势函数满足：
Figure FDA0003087458300000022
4.根据权利要求2所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，其特征在于：所述用户组S满足以下条件：|S|≤Li/K+1,i∈S，
Figure FDA0003087458300000023
5.根据权利要求4所述的一种边缘计算可分割任务卸载决策方法，其特征在于：所述
Figure FDA0003087458300000024
的计算公式如下：
Figure FDA0003087458300000031
根据
Figure FDA0003087458300000032
的数值变化进行
Figure FDA0003087458300000033
的取值是否可以达到1。
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