CN115022893A - 多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法 - Google Patents

多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法 Download PDF

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CN115022893A
CN115022893A CN202210605461.6A CN202210605461A CN115022893A CN 115022893 A CN115022893 A CN 115022893A CN 202210605461 A CN202210605461 A CN 202210605461A CN 115022893 A CN115022893 A CN 115022893A
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赵宜升
陈勇
贺喜梅
徐志红
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Abstract

本发明涉及一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，包括以下步骤：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；建模系统用户与基站之间的信道模型；建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；建模多任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；建模限制条件；建模系统总计算时间最小化的优化模型；采用量子行为粒子群优化算法对资源分配最优化问题模型求解，确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果，将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。该方法有利于最小化系统总计算时间。

Description

多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法
技术领域
本发明属于移动边缘计算技术领域，具体涉及一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法。
背景技术
尽管智能移动设备得到了快速发展，但其计算能力和电池容量仍然受到一定程度的限制。为了减轻计算压力和延长电池使用寿命，移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)技术被提出。通过在靠近用户的网络边缘部署具有一定计算能力的服务器，用户的计算任务可以卸载到边缘服务器进行计算，能够显著缓解用户的计算压力。
通过设计合理的资源分配策略，能够提高整个通信系统的性能。因此，研究结合MEC的通信系统的资源分配策略具有重要意义。结合MEC的通信系统的资源分配问题已经引起了广泛关注。
然而，现有大多数研究没有考虑用户具有多个任务的情况。通常来说，多个任务之间存在一定的依赖关系，对资源分配问题起着关键的作用，大多数研究没有考虑多个任务之间的依赖关系。因此，研究多个计算任务存在一定的依赖关系，是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，该方法有利于最小化系统总计算时间。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，包括以下步骤：
S1：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；
S2：建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；
S3：建模系统用户与基站之间的信道模型；
S4：建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；
S5：建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；
S6：建模多任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；
S7：建模系统用户的决策变量、用户本地计算资源和发射功率的限制条件；
S8：建模系统总计算时间最小化的优化模型；
S9：采用量子行为粒子群优化算法对建立的资源分配最优化问题模型求解，确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果，将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。
进一步地，步骤S1中，设在所述MEC系统中，有M个SBS基站和一个MBS基站，用集合
Figure BDA0003671115600000021
表示，其中b0表示MBS，每个基站都部署MEC服务器；系统中有N个移动用户，用集合
Figure BDA0003671115600000022
表示；所有的SBS通过有线连接的方式连接到MBS上；假设一个应用程序由K个子任务构成，用集合
Figure BDA0003671115600000023
表示；对于单个任务，该任务可以在本地执行或者将其卸载到边缘服务器上；假设部署在SBS上的边缘服务器的计算资源是有限的，如果移动用户将其任务卸载到SBS上的边缘服务器，但SBS的计算资源耗尽，则将计算任务进一步划分，SBS将任务的其余部分卸载到计算资源相对充足的MBS边缘服务器上。
进一步地，步骤S2中，对于用户i的第k个子任务在本地执行，定义fi k为用户i分配给第k个子任务的计算资源，其受到总的计算资源Fi限制；因此，用户i的第k个子任务在本地的计算时间
Figure BDA0003671115600000024
进一步地，步骤S3中，定义一个决策变量
Figure BDA0003671115600000025
表示用户i中第k个任务的计算方式，
Figure BDA0003671115600000026
表示用户i的第k个任务卸载到基站j中执行，而
Figure BDA0003671115600000027
表示用户i的第k个任务在本地执行；因为用户i的第k个子任务只能在本地或者选择一个MEC服务器执行任务，所以满足约束
Figure BDA0003671115600000028
用户i和基站j之间的信道增益为Hij＝GijFij，其中Gij表示大规模慢衰落分量捕获路径损耗和阴影效应，Fij表示小规模的快衰落分量；在一个关联周期内，Gij为一个常数，而Fij服从方差为1的指数分布概率密度函数；用户i与基站j的信噪比
Figure BDA0003671115600000029
因此用户i与基站j的上行速率
Figure BDA00036711156000000210
其中Ws表示SBS的带宽。
进一步地，步骤S4中，当任务卸载给SBS时，定义
Figure BDA0003671115600000031
为SBSj分配给用户i第k个子任务的计算资源，其受到总的计算资源Fj的限制；定义f0为MBS分配给任务k的计算资源；因此，任务
Figure BDA0003671115600000032
的传输时间
Figure BDA0003671115600000033
当任务卸载给MBS时，传输时间分别为
Figure BDA0003671115600000034
进一步地，步骤S5中，用户可以选择SBS进行任务卸载，当SBS计算能力不足时，将任务进一步划分卸载给计算资源充足的MBS，也可以直接与MBS关联，因此任务k在SBS的计算时间为
Figure BDA0003671115600000035
在MBS的计算时间为
Figure BDA0003671115600000036
进一步地，步骤S6中，考虑多个任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务，不用等到该任务计算完成，因此在第k个任务开始卸载之前，用户i的第k个任务等待的时间为
Figure BDA0003671115600000037
用户i第一个子任务的等待时间Wi(1)＝0；因此，用户i完成第k个子任务的计算处理时间为
Figure BDA0003671115600000038
用户i完成K个任务的总计算时间取决于第k个子任务的计算处理时间Di(k)的最大值；因此，用户i完成K个任务的总计算时间为Ψi＝max{Di(1),Di(2),…,Di(K)}。
进一步地，步骤S7中，用户的决策变量限制条件
Figure BDA0003671115600000039
表示一个任务只能选择一种方式处理任务，用户本地的计算资源分配和MEC资源分配的限制条件满足
Figure BDA00036711156000000310
和
Figure BDA00036711156000000311
用户本地的发射功率分配
Figure BDA00036711156000000312
为任务大小分区的限制条件。
进一步地，步骤S8中，在满足计算资源、任务大小阈值和发射功率的约束条件下，以系统总计算时间最小化为目标，确定优化资源分配策略，即
Figure BDA0003671115600000041
进一步地，步骤S9中，采用量子行为粒子群优化算法获得次优解方法对建立的资源分配最优化问题模型求解，确定最佳决策变量、计算资源、发射功率和任务大小分区，将分配结果代入系统；具体包括以下步骤：
S91：基于QPSO解决优化问题：首先，利用惩罚函数法，将原始的约束优化问题转换为无约束形式；适应度函数由一个目标函数和一个惩罚函数组成，表达式为
Figure BDA0003671115600000042
是优化问题中的目标函数，δ表示惩罚因子，
Figure BDA0003671115600000043
表示惩罚函数；
S92：将优化问题的约束条件转换成相对于的惩罚函数
Figure BDA0003671115600000044
惩罚函数由9个部分组成：
Figure BDA0003671115600000045
Figure BDA0003671115600000046
Figure BDA0003671115600000047
Figure BDA0003671115600000048
Figure BDA0003671115600000049
其中，max(·,·)表示在两个数值之间取较大的一个数值；
S93：定义每个粒子的初始位置；假设粒子群的规模为Q，根据所要优化的变量，粒子的维数A＝3×N×(M+1)×K+N×K+N，因此，有Q个粒子组成的群体X(t)＝(X1,X2,…,Xq,…,XQ)；第q个粒子的位置向量为
Figure BDA00036711156000000410
其中，
Figure BDA00036711156000000411
表示第i个用户本地计算或卸载到MEC的决策变量，本地计算资源分配，MEC服务器计算资源分配和卸载给MBS数据大小的最优结果，
Figure BDA0003671115600000051
更详细的表达为：
Figure BDA0003671115600000052
Figure BDA0003671115600000053
是一个多维向量，表示用户i中K个任务的计算方式、本地计算资源分配、MEC服务器计算资源分配、用户i的发射功率和卸载分区的最优结果；其中，第一行(M+1)×K个元素表示用户i中K个任务的计算方式；接着K个元素表示用户i本地计算资源分配；然后(M+1)×K个元素表示MEC服务器分配给用户i中K个任务的计算资源；接着一个元素Pi表示用户i的发射功率；最后的(M+1)×K元素表示卸载给MBS的数据大小；
S94：在第t次迭代，第q个粒子的位置表示为Pq(t)＝(Pq,1(t),Pq,2(t),…,Pq,A(t))；群体的最好位置G(t)＝(G1(t),G2(t),…,GA(t))；且G(t)＝Pg(t)，其中g∈{1,2,…,Q}是粒子群中全局位置最好的位置下标；
S95：对于第q个粒子根据
Figure BDA0003671115600000054
得到一个随机的位置，
Figure BDA0003671115600000055
是0和1之间的随机数，接着根据下式计算粒子新的位置Xq(t+1)＝Pran±α·|C(t)-Xi(t)|·ln[1/u(t)]，u(t)～U(0,1)，α示收缩扩张系数，C(t)表示为在第t次迭代，所有粒子局部最好位置的平均值，表达式为
Figure BDA0003671115600000056
收缩扩张系数α根据
Figure BDA0003671115600000057
计算得到；
S96：对于所要优化的问题，目标函数的值越小，即整个系统的总计算时间越少，对应的适应值越好；粒子q的个体最好位置由下式确定，即将当前粒子位置的适应值，与上一次迭代局部最佳位置的适应值比较；根据适应度函数，在第t次迭代，粒子q的局部最好位置可以由下式得到；
Figure BDA0003671115600000061
S97：对于所要优化的问题，全局最优位置更新的表达式如下，将局部最好位置的适应值与上一次迭代的全局最好位置对比；粒子群的全局最好位置的表达式为；
Figure BDA0003671115600000062
直到满足算法终止条件，得到全局最好位置。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明针对多个计算任务之间存在依赖关系的特点，研究多任务移动边缘计算系统的资源分配策略。考虑多个任务之间的顺序依赖关系，在当前任务卸载完成时，不用等该任务完成计算后，就开始卸载下一个任务。通过引入一种两层卸载策略，当小基站边缘服务器的计算能力不足时，可以将部分计算任务转移到计算资源充足的宏基站边缘服务器。
2、本发明将资源分配问题建模为优化问题，以最小化整个系统的总计算时间为目标，同时满足用户本地最大计算能力、边缘服务器最大计算资源和用户最大发射功率的约束条件。
3、为了求解所建立的优化问题，本发明通过引入量子行为粒子群优化算法，获得次优解。仿真结果表明，与标准粒子群优化算法和其他基准策略相比，本方法具有更少的总计算时间。
附图说明
图1是本发明实施例中多用户和多任务的移动边缘计算网络场景图。
图2是本发明实施例中用户的两层卸载策略。
图3是本发明实施例中多任务之间的顺序卸载依赖关系。
图4是本发明实施例中基于QPSO算法的最小化总计算时间资源分配策略。
图5是本发明实施例的方法实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本发明针对多个计算任务之间存在依赖关系的特点，研究多任务移动边缘计算系统的资源分配策略。考虑多个任务之间的顺序依赖关系，在当前任务卸载完成时，不用等该任务完成计算后，就开始卸载下一个任务。通过引入一种两层卸载策略(如图2所示)，当小基站边缘服务器的计算能力不足时，可以将部分计算任务转移到计算资源充足的宏基站边缘服务器。
如图5所示，本实施例提供了一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，包括以下步骤：
S1：建模多用户多任务的MEC系统网络结构。
本实施例中多用户和多任务的移动边缘计算网络场景如图1所示。
建模多用户和多任务的MEC系统网络结构主要装置包括：SBS和MBS。在所述MEC系统中，有M个SBS基站和一个MBS基站，用集合
Figure BDA0003671115600000071
表示，其中b0表示MBS，每个基站都部署MEC服务器；系统中有N个移动用户，用集合
Figure BDA0003671115600000072
表示；所有的SBS通过有线连接的方式连接到MBS上；假设一个应用程序由K个子任务构成，用集合
Figure BDA0003671115600000073
表示；对于单个任务，该任务可以在本地执行或者将其卸载到边缘服务器上；假设部署在SBS上的边缘服务器的计算资源是有限的，如果移动用户将其任务卸载到SBS上的边缘服务器，但SBS的计算资源耗尽，则将计算任务进一步划分，SBS将任务的其余部分卸载到计算资源相对充足的MBS边缘服务器上。
S2：建模系统用户的任务在本地计算处理的时间。
对于任务在本地计算：对于用户i的第k个子任务在本地执行，定义fi k为用户i分配给第k个子任务的计算资源(即每秒CPU的周期数)，其受到总的计算资源Fi限制；因此，用户i的第k个子任务在本地的计算时间Ti L,Com(k)为
Figure BDA0003671115600000081
S3：建模系统用户与基站之间的信道模型。
定义一个决策变量
Figure BDA0003671115600000082
表示用户i中第k个任务的计算方式，
Figure BDA0003671115600000083
表示用户i的第k个任务卸载到基站j中执行，而
Figure BDA0003671115600000084
表示用户i的第k个任务在本地执行；因为用户i的第k个子任务只能在本地或者选择一个MEC服务器执行任务，所以满足约束
Figure BDA0003671115600000085
用户i和基站j之间的信道增益为Hij＝GijFij，其中Gij表示大规模慢衰落分量捕获路径损耗和阴影效应，Fij表示小规模的快衰落分量；在一个关联周期内，Gij被假设为一个常数，而Fij服从方差为1的指数分布概率密度函数；用户i与基站j的信噪比
Figure BDA0003671115600000086
因此用户i与基站j的上行速率
Figure BDA0003671115600000087
其中Ws表示SBS的带宽。
S4：建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间。
当任务卸载给SBS时，定义
Figure BDA0003671115600000088
为SBSj分配给用户i第k个子任务的计算资源，其受到总的计算资源Fj的限制；定义f0为MBS分配给任务k的计算资源；因此，任务
Figure BDA0003671115600000089
的传输时间
Figure BDA00036711156000000810
当任务卸载给MBS时，传输时间分别为
Figure BDA00036711156000000811
S5：建模系统用户的任务在基站计算处理的时间。
用户可以选择SBS进行任务卸载，当SBS计算能力不足时，将任务进一步划分卸载给计算资源充足的MBS，也可以直接与MBS关联，因此任务k在SBS的计算时间为
Figure BDA00036711156000000812
在MBS的计算时间为
Figure BDA00036711156000000813
S6：建模多任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务。
如图3所示，考虑多个任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务，不用等到该任务计算完成，因此在第k个任务开始卸载之前，用户i的第k个任务等待的时间为
Figure BDA0003671115600000091
用户i第一个子任务的等待时间Wi(1)＝0；因此，用户i完成第k个子任务的计算处理时间为
Figure BDA0003671115600000092
用户i完成K个任务的总计算时间取决于第k个子任务的计算处理时间Di(k)的最大值；因此，用户i完成K个任务的总计算时间为Ψi＝max{Di(1),Di(2),…,Di(K)}。
S7：建模系统用户的决策变量、用户本地计算资源和发射功率的限制条件。
用户的决策变量限制条件
Figure BDA0003671115600000093
表示一个任务只能选择一种方式处理任务，用户本地的计算资源分配和MEC资源分配的限制条件满足
Figure BDA0003671115600000094
和
Figure BDA0003671115600000095
用户本地的发射功率分配
Figure BDA0003671115600000096
Figure BDA0003671115600000097
为任务大小分区的限制条件。
S8：建模系统总计算时间最小化的优化模型。
在满足计算资源、任务大小阈值和发射功率的约束条件下，以系统总计算时间最小化为目标，确定优化资源分配策略，即
Figure BDA0003671115600000098
S9：采用量子行为粒子群优化算法对建立的资源分配最优化问题模型求解，确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果，将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。
采用量子行为粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization，QPSO)算法对建立的资源分配最优化问题模型求解，确定最佳决策变量、计算资源、发射功率和任务大小分区，将分配结果代入系统；如图4所示，具体包括以下步骤：
S91：基于QPSO解决优化问题：首先，利用惩罚函数法，将原始的约束优化问题转换为无约束形式；适应度函数由一个目标函数和一个惩罚函数组成，表达式为
Figure BDA0003671115600000101
是优化问题中的目标函数，δ表示惩罚因子，
Figure BDA0003671115600000102
表示惩罚函数；
S92：将优化问题的约束条件转换成相对于的惩罚函数
Figure BDA0003671115600000103
惩罚函数由9个部分组成：
Figure BDA0003671115600000104
Figure BDA0003671115600000105
Figure BDA0003671115600000106
Figure BDA0003671115600000107
Figure BDA0003671115600000108
其中，max(·,·)表示在两个数值之间取较大的一个数值；
S93：定义每个粒子的初始位置；假设粒子群的规模为Q，根据所要优化的变量，粒子的维数A＝3×N×(M+1)×K+N×K+N，因此，有Q个粒子组成的群体X(t)＝(X1,X2,…,Xq,…,XQ)；第q个粒子的位置向量为
Figure BDA0003671115600000109
其中，
Figure BDA00036711156000001010
表示第i个用户本地计算或卸载到MEC的决策变量，本地计算资源分配，MEC服务器计算资源分配和卸载给MBS数据大小的最优结果，
Figure BDA00036711156000001011
更详细的表达为：
Figure BDA00036711156000001012
Figure BDA00036711156000001013
是一个多维向量，表示用户i中K个任务的计算方式、本地计算资源分配、MEC服务器计算资源分配、用户i的发射功率和卸载分区的最优结果；其中，第一行(M+1)×K个元素表示用户i中K个任务的计算方式；接着K个元素表示用户i本地计算资源分配；然后(M+1)×K个元素表示MEC服务器分配给用户i中K个任务的计算资源；接着一个元素Pi表示用户i的发射功率；最后的(M+1)×K元素表示卸载给MBS的数据大小；
S94：在第t次迭代，第q个粒子的位置表示为Pq(t)＝(Pq,1(t),Pq,2(t),…,Pq,A(t))；群体的最好位置G(t)＝(G1(t),G2(t),…,GA(t))。且G(t)＝Pg(t)，其中g∈{1,2,…,Q}是粒子群中全局位置最好的位置下标；
S95：对于第q个粒子根据
Figure BDA0003671115600000111
得到一个随机的位置，
Figure BDA0003671115600000112
是0和1之间的随机数，接着根据下式计算粒子新的位置Xq(t+1)＝Pran±α·|C(t)-Xi(t)|·ln[1/u(t)]，u(t)～U(0,1)，α示收缩扩张系数，C(t)表示为在第t次迭代，所有粒子局部最好位置的平均值，表达式为
Figure BDA0003671115600000113
收缩扩张系数α根据
Figure BDA0003671115600000114
计算得到。
S96：对于所要优化的问题，目标函数的值越小，即整个系统的总计算时间越少，对应的适应值越好；粒子q的个体最好位置由下式确定，即将当前粒子位置的适应值，与上一次迭代局部最佳位置的适应值比较；根据适应度函数，在第t次迭代，粒子q的局部最好位置可以由下式得到；
Figure BDA0003671115600000115
S97：对于所要优化的问题，全局最优位置更新的表达式如下，将局部最好位置的适应值与上一次迭代的全局最好位置对比；粒子群的全局最好位置的表达式为；
Figure BDA0003671115600000116
直到满足算法终止条件，得到全局最好位置。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建模多用户多任务的MEC系统网络结构；
S2：建模系统用户的任务在本地计算处理的时间；
S3：建模系统用户与基站之间的信道模型；
S4：建模系统用户将任务卸载至基站所需的传输时间；
S5：建模系统用户的任务在基站计算处理的时间；
S6：建模多任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务；
S7：建模系统用户的决策变量、用户本地计算资源和发射功率的限制条件；
S8：建模系统总计算时间最小化的优化模型；
S9：采用量子行为粒子群优化算法对建立的资源分配最优化问题模型求解，确定计算资源、发射功率和用户决策变量的最佳分配结果，将分配结果代入系统总计算时间函数得到系统总计算时间。
2.根据权利要求1所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S1中，设在所述MEC系统中，有M个SBS基站和一个MBS基站，用集合
Figure FDA0003671115590000011
表示，其中b0表示MBS，每个基站都部署MEC服务器；系统中有N个移动用户，用集合
Figure FDA0003671115590000012
表示；所有的SBS通过有线连接的方式连接到MBS上；假设一个应用程序由K个子任务构成，用集合
Figure FDA0003671115590000013
表示；对于单个任务，该任务可以在本地执行或者将其卸载到边缘服务器上；假设部署在SBS上的边缘服务器的计算资源是有限的，如果移动用户将其任务卸载到SBS上的边缘服务器，但SBS的计算资源耗尽，则将计算任务进一步划分，SBS将任务的其余部分卸载到计算资源相对充足的MBS边缘服务器上。
3.根据权利要求2所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S2中，对于用户i的第k个子任务在本地执行，定义fi k为用户i分配给第k个子任务的计算资源，其受到总的计算资源Fi限制；因此，用户i的第k个子任务在本地的计算时间Ti L,Com(k)为
Figure FDA0003671115590000014
4.根据权利要求3所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S3中，定义一个决策变量
Figure FDA0003671115590000021
表示用户i中第k个任务的计算方式，
Figure FDA0003671115590000022
表示用户i的第k个任务卸载到基站j中执行，而
Figure FDA0003671115590000023
表示用户i的第k个任务在本地执行；因为用户i的第k个子任务只能在本地或者选择一个MEC服务器执行任务，所以满足约束
Figure FDA0003671115590000024
用户i和基站j之间的信道增益为Hij＝GijFij，其中Gij表示大规模慢衰落分量捕获路径损耗和阴影效应，Fij表示小规模的快衰落分量；在一个关联周期内，Gij为一个常数，而Fij服从方差为1的指数分布概率密度函数；用户i与基站j的信噪比
Figure FDA0003671115590000025
因此用户i与基站j的上行速率
Figure FDA0003671115590000026
其中Ws表示SBS的带宽。
5.根据权利要求4所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S4中，当任务卸载给SBS时，定义
Figure FDA0003671115590000027
为SBSj分配给用户i第k个子任务的计算资源，其受到总的计算资源Fj的限制；定义f0为MBS分配给任务k的计算资源；因此，任务
Figure FDA0003671115590000028
的传输时间
Figure FDA0003671115590000029
当任务卸载给MBS时，传输时间分别为
Figure FDA00036711155900000210
6.根据权利要求5所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S5中，用户可以选择SBS进行任务卸载，当SBS计算能力不足时，将任务进一步划分卸载给计算资源充足的MBS，也可以直接与MBS关联，因此任务k在SBS的计算时间为
Figure FDA00036711155900000211
在MBS的计算时间为
Figure FDA00036711155900000212
7.根据权利要求6所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S6中，考虑多个任务之间的顺序卸载依赖关系，当前任务卸载完成后即开始卸载下一个任务，不用等到该任务计算完成，因此在第k个任务开始卸载之前，用户i的第k个任务等待的时间为
Figure FDA0003671115590000031
用户i第一个子任务的等待时间Wi(1)＝0；因此，用户i完成第k个子任务的计算处理时间为
Figure FDA0003671115590000032
用户i完成K个任务的总计算时间取决于第k个子任务的计算处理时间Di(k)的最大值；因此，用户i完成K个任务的总计算时间为Ψi＝max{Di(1),Di(2),…,Di(K)}。
8.根据权利要求7所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S7中，用户的决策变量限制条件
Figure FDA0003671115590000033
表示一个任务只能选择一种方式处理任务，用户本地的计算资源分配和MEC资源分配的限制条件满足
Figure FDA0003671115590000034
和
Figure FDA0003671115590000035
用户本地的发射功率分配
Figure FDA0003671115590000036
为任务大小分区的限制条件。
9.根据权利要求8所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S8中，在满足计算资源、任务大小阈值和发射功率的约束条件下，以系统总计算时间最小化为目标，确定优化资源分配策略，即
Figure FDA0003671115590000037
10.根据权利要求9所述的多任务边缘计算系统中最小化总计算时间的资源分配方法，其特征在于，步骤S9中，采用量子行为粒子群优化算法对建立的资源分配最优化问题模型求解，确定最佳决策变量、计算资源、发射功率和任务大小分区，将分配结果代入系统；具体包括以下步骤：
S91：基于QPSO解决优化问题：首先，利用惩罚函数法，将原始的约束优化问题转换为无约束形式；适应度函数由一个目标函数和一个惩罚函数组成，表达式为
Figure FDA0003671115590000038
是优化问题中的目标函数，δ表示惩罚因子，
Figure FDA0003671115590000039
表示惩罚函数；
S92：将优化问题的约束条件转换成相对于的惩罚函数
Figure FDA00036711155900000310
惩罚函数由9个部分组成：
Figure FDA0003671115590000041
Figure FDA0003671115590000042
Figure FDA0003671115590000043
Figure FDA0003671115590000044
Figure FDA0003671115590000045
其中，max(·,·)表示在两个数值之间取较大的一个数值；
S93：定义每个粒子的初始位置；假设粒子群的规模为Q，根据所要优化的变量，粒子的维数A＝3×N×(M+1)×K+N×K+N，因此，有Q个粒子组成的群体X(t)＝(X1,X2,…,Xq,…,XQ)；第q个粒子的位置向量为
Figure FDA0003671115590000046
其中，
Figure FDA0003671115590000047
表示第i个用户本地计算或卸载到MEC的决策变量，本地计算资源分配，MEC服务器计算资源分配和卸载给MBS数据大小的最优结果，
Figure FDA0003671115590000048
更详细的表达为：
Figure FDA0003671115590000049
Figure FDA00036711155900000410
是一个多维向量，表示用户i中K个任务的计算方式、本地计算资源分配、MEC服务器计算资源分配、用户i的发射功率和卸载分区的最优结果；其中，第一行(M+1)×K个元素表示用户i中K个任务的计算方式；接着K个元素表示用户i本地计算资源分配；然后(M+1)×K个元素表示MEC服务器分配给用户i中K个任务的计算资源；接着一个元素Pi表示用户i的发射功率；最后的(M+1)×K元素表示卸载给MBS的数据大小；
S94：在第t次迭代，第q个粒子的位置表示为Pq(t)＝(Pq,1(t),Pq,2(t),…,Pq,A(t))；群体的最好位置G(t)＝(G1(t),G2(t),…,GA(t))；且G(t)＝Pg(t)，其中g∈{1,2,…,Q}是粒子群中全局位置最好的位置下标；
S95：对于第q个粒子根据
Figure FDA0003671115590000051
得到一个随机的位置，
Figure FDA0003671115590000052
是0和1之间的随机数，接着根据下式计算粒子新的位置Xq(t+1)＝Pran±α·|C(t)-Xi(t)|·ln[1/u(t)]，u(t)～U(0,1)，α示收缩扩张系数，C(t)表示为在第t次迭代，所有粒子局部最好位置的平均值，表达式为
Figure FDA0003671115590000053
收缩扩张系数α根据
Figure FDA0003671115590000054
计算得到；
S96：对于所要优化的问题，目标函数的值越小，即整个系统的总计算时间越少，对应的适应值越好；粒子q的个体最好位置由下式确定，即将当前粒子位置的适应值，与上一次迭代局部最佳位置的适应值比较；根据适应度函数，在第t次迭代，粒子q的局部最好位置可以由下式得到；
Figure FDA0003671115590000055
S97：对于所要优化的问题，全局最优位置更新的表达式如下，将局部最好位置的适应值与上一次迭代的全局最好位置对比；粒子群的全局最好位置的表达式为；
Figure FDA0003671115590000056
直到满足算法终止条件，得到全局最好位置。
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