CN115185658A - 一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法及相关产品，涉及信息技术领域，包括：获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，优先将等待时间短的任务进行分配，得到可分配任务；基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点；计算各个所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间的通信概率，将所述通信概率与通信阈值进行比较，记录满足通信阈值的空闲移动节点，得到任务分配方案。本发明能极大提高D2D卸载模式下移动节点之间任务传输效率，减小任务卸载成本，有效提高分配的任务处理成功率。

Description

一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法及相关产品

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法及相关产品。

背景技术

现今的移动设备(如车载设备)有限的计算和存储能力难以满足大量计算需求和低时延的限制。当移动节点中的计算资源不够强大，不能按时处理其计算任务时，传统上，可以通过用任务卸载的方式将任务卸载到云处理。然而，很多研究指出，随着智能移动节点的兴起，出现了Device-to-Device(D2D)卸载模式，相对于云，D2D卸载模式由于离产生任务的移动节点更近，任务的传输时间会更短，同时，移动节点执行任务的能耗和成本更少，因此，移动节点将计算任务卸载到移动节点成为一个可行的方法。

D2D卸载模式中，时间和通信的可靠性是一个重要的指标，直接影响了任务的卸载成功与否，然而，现实中常常忽略时间和通信可靠性，只按照优先最近原则进行分配任务处理，在移动节点的网络环境下，移动节点与移动节点之间的移动路线不是固定的，若将任务分配给距离最近的移动节点，而该节点无法达到传输的可靠性，因此只能上传云端，云端耗费较大，同时，现实中，将任务传给周围可计算移动节点，存在任务卸载对象的不可靠性，对任务进行破环或者不处理，这样也会导致任务是否被成功处理。

发明内容

本发明提供的一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法及相关产品，从而解决现有技术中基于D2D卸载模式下移动节点之间任务传输效率低，任务卸载成本高，分配的任务难以被成功处理的技术问题。

第一方面，一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，包括：

获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，优先将等待时间短的任务进行分配，得到可分配任务；

基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点；

计算各个所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间的通信概率，将所述通信概率与通信阈值进行比较，记录满足通信阈值的空闲移动节点，得到任务分配方案；

在本申请的一种可选地实施例中，在得到任务分配方案之后，包括：

对所述任务分配方案中每个空闲移动节点分配信誉值并设置信誉值的返回值，根据所述信誉值将空闲移动节点分为初始状态节点、恶意节点以及可信节点，其中，将所述初始状态节点的信誉值赋为-1，将所述恶意节点的信誉值赋为0，将所述可信节点信誉值赋为1；

找出并删除所述任务分配方案里面信誉值为0的恶意节点，得到由初始状态节点或/和可信节点组成的信任节点方案；

根据信誉值更新算法对所述信任节点方案中移动节点的信誉值进行更新，得到最优任务分配方案。

在本申请的一种可选地实施例中，所述信誉值更新算法包括：

当所述信任节点方案中移动节点数量为1时，如果该移动节点信誉值为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，查看云端与移动节点的返回值，如果一致，更新移动节点的信誉值为1，age值为maxAge；

当所述信任节点方案中移动节点数量为2时，假设其中有一个移动节点信誉值为-1，那么查看两移动节点的返回值，如果一致，设置移动节点的信誉值为1，age值为maxAge；假设两移动节点的信誉值都为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，查看云端与这两个移动节点的返回值是否一致，其中，与云端返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age值为maxAge，与云端返回值不一致的移动节点，设置其信誉值为0。

当所述信任节点方案中移动节点数量为3时,假设其中有一个移动节点的信誉值为1，其余移动节点的信誉值为-1，查看三个移动节点的返回值，与该移动节点返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age为maxAge，与该移动节点返回值不一致的移动节点，设置其信誉值为0；假设其中有两个移动节点的信誉值为1，另一个移动节点的信誉值为-1，查看三个移动节点的返回值，前两个返回值默认为一致，更新前两个节点的age为maxAge，对比后者与前两个其中一个的返回值，一致则设置后者的信誉值为1，age为maxAge，不一致则设置后者的信誉值为0；假设三个移动节点信誉值都为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，与云端返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age为maxAge，不一致设置其信誉值为0。

当所述信任节点方案中移动节点数量为3时,参考所述移动节点数量为3时的操作方法。

在本申请的一种可选地实施例中，在得到最优任务分配方案之后，还包括：根据最优任务分配方案中的卸载策略计算得到最低耗费。

在本申请的一种可选地实施例中，获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，优先将等待时间短的任务进行分配，得到可分配任务中，所述等待时间的计算公式为：

t＝ddl–(s/A+Δ+δ+δ+r/A)；

式中，t为等待时间,s为任务大小，r为处理完后的任务大小,ddl为任务的期限，δ为所述任务移动节点到云端的传输延迟，Δ为所述任务移动节点所在基站到云端的延迟，A为云端与移动节点的数据速率。

在本申请的一种可选地实施例中，在基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点之中，还包括：

对任务移动节点周围的移动节点进行搜索，判断是否存在当前为空闲状态的移动节点；

其中，若所述任务移动节点周围没有空闲移动节点，则等待下一个单位时间再次进行搜索，当所述可分配任务的等待时间为0时，停止搜索，此时直接将该可分配任务上传云端处理。

在本申请的一种可选地实施例中，在计算各个所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间的通信概率，将所述通信概率与通信阈值进行比较，记录满足通信阈值的空闲移动节点，得到任务分配方案之中，通信概率的计算公式为：

d＝s/B+s/c+r/B；

P(d)＝P r(r t>d)；

式中，d为空闲移动节点的估计通信时间，s为任务大小，r为处理完后的任务大小，c为空闲移动节点的计算能力，P为空闲移动节点的通信概率，r t为所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间在通信距离范围中可以通信的真实时间，Pr为高斯函数分布。

在本申请的一种可选地实施例中，若某一空闲移动节点的通信概率P尚未达到通信阈值，则继续寻找其余空闲移动节点并将可分配任务备份至下一个空闲移动节点，当所述下一个空闲移动节点满足通信阈值时，将所述下一空闲移动节点记录为所述任务分配方案。

第二方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法。

第三方面，本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明通过提供一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，通过将时间可靠性与通信可靠性作为移动节点质量的评判标准，从而提高移动节点的使用效率，是任务卸载的成功率极大的提高，通过建立高效优化的任务卸载方案，从而减小分配方案的节点耗费，进一步极大地提高了D2D卸载模式下移动节点之间的任务传输效率，有效解决了分配的任务难以被成功处理的技术问题，通过对任务卸载方案进行信誉值更新，根据移动网络中节点的实时状态做出任务卸载决策，从而在保证时间和通信可靠的前提下还能使卸载的成本最小化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，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发明的某些实施例，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。在附图中：

图1为本发明实施例提供的方法图；

图2为本发明实施例在计算机中的程序运行流程图；

图3为本发明实施例提供的任务卸载调度方法的对比图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将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，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明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发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

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。

智能移动节点可以为人们提供很多服务，如自动驾驶、语音识别、在线视频等。特别是在车联网环境中，车辆作为移动节点，其车辆定位、车速判断以及行驶轨迹跟踪等方面需要大量的计算资源和严格的延迟约束。然而，移动节点计算资源是有限的，不足以支持这些应用和服务。传统上，可以通过用任务卸载的方式将任务卸载到云处理。然而，很多研究指出，随着智能移动节点的兴起，相对于云，它由于离产生任务的移动节点更近，任务的传输时间会更短，同时，移动节点执行任务的能耗和成本更少。因此，移动节点将计算任务卸载到移动节点成为一个可行的方法。然而，目前现有技术中，移动节点之间卸载的有效性所面临的问题有：(1)，在移动节点的网络环境下，移动节点与移动节点之间的移动路线不是固定的，只单纯依靠就近优先原则进行任务分配容易造成分配不均；(2)移动节点卸载任务时往往忽略时间与通信可靠性，直接影响了任务的卸载成功与否：(3)现实中，将任务传给周围可计算移动节点，存在任务卸载对象的不可靠性，对任务进行破环或者不处理，这样也会导致任务是否被成功处理。所以需要从这三个角度出发考虑来进行数学建模，建构合理的任务卸载调度方法，继而保证移动节点任务卸载的成功率。

为此，本发明提供了一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，包括：

S11：获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，优先将等待时间短的任务进行分配，得到可分配任务。

考虑到在一个基站(BS)的覆盖范围内有许多移动节点(如车辆等)，其中的覆盖范围被称为感兴趣区域(AoI)，本实施例中所述的移动网络即感兴趣区域(AoI)，其中，BS通过有线电缆与云服务器进行连接，BS通过蜂窝通信与AoI中的移动节点连接。

可选的，在获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，得到可分配任务之前，还包括以下步骤：

S0：获取移动网络中的移动节点，输入所述移动节点中的相关信息。

可选地，捕捉一个基站的AoI内移动节点。

可选的，相关信息包括：移动节点的位置信息，开始时间，结束时间，任务大小设置，任务发布周期，恶意节点数量设置，一些其余相关参数设置。

其中，移动节点的位置信息包括：时间，经纬度，当前节点速度，加速度等。

如图2所示，输入相关信息后首先判断是否存在其任务调度的仿真时间后再执行步骤S11。

S12：基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点。

基于所述可分配任务即指根据任务的紧急程度按其等待时间依次从最小到大排序，优先将等待时间短的任务进行分配，等待时间排序就是为了保证将等待时间最长的任务派发至云端处理，从而优化任务完成时间。

S13：计算各个所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间的通信概率，将所述通信概率与通信阈值进行比较，记录满足通信阈值的空闲移动节点，得到任务分配方案。

可选的，如果周围没有空闲移动节点，则返回步骤S12，等待下一个单位时间，如等到等待时间为0则直接将任务上传云端，如果周围有空闲移动节点，对周围空闲移动节点与任务移动节点之间的通信概率进行排序，优先选择通信概率大的空闲移动节点作为备选节点。

通信阈值即为通信概率的阈值，若一个移动节点节点的通信概率满足通信阈值，则称之为通信可靠性。

在本申请的一种可选地实施例中，在得到任务分配方案之后，包括：

S21：对所述任务分配方案中每个空闲移动节点分配信誉值并设置信誉值的返回值，根据所述信誉值将空闲移动节点分为初始状态节点、恶意节点以及可信节点，其中，将所述初始状态节点的信誉值赋为-1，将所述恶意节点的信誉值赋为0，将所述可信节点信誉值赋为1。

可选的，由于任务分配方案中可能存在难以分别的不可靠移动节点，通过备份机制可将任务分配方案上传至云端同时设置移动节点信誉值的返回值，从而增加传输的可靠性。其中，恶意移动节点的返回值为100；可信移动节点的返回值为一常数；age值为maxAge最大可信时间，本实施例中假设为50。

S22：找出并删除所述任务分配方案里面信誉值为0的恶意节点，得到由初始状态节点或/和可信节点组成的信任节点方案。

其中，通过分配方案可以得出分配给N个移动节点进行处理任务，存在以下两种情况

1)分配给N个移动节点，N>3；

2)分配给N个移动节点，N＝1,2,3；

S23：根据信誉值更新算法对所述信任节点方案中移动节点的信誉值进行更新，得到最优任务分配方案。

在本申请的一种可选地实施例中，所述信誉值更新算法包括：

I.当N＝1时，如果该移动节点信誉值为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，查看云端与移动节点的返回值，如果一致，更新移动节点的信誉值为1，age值为maxAge。

II.当N＝2时，假设其中有一个移动节点信誉值为-1，那么查看两移动节点的返回值，如果一致，设置移动节点的信誉值为1，age值为maxAge；假设两移动节点的信誉值都为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，查看云端与这两个移动节点的返回值是否一致，其中，与云端返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age值为maxAge，与云端返回值不一致的移动节点，设置其信誉值为0。

III.N＝3,假设其中有一个移动节点的信誉值为1，其余移动节点的信誉值为-1，查看三个移动节点的返回值，与该移动节点返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age为maxAge，与该移动节点返回值不一致的移动节点，设置其信誉值为0；假设其中有两个移动节点的信誉值为1，另一个移动节点的信誉值为-1，查看三个移动节点的返回值，前两个返回值默认为一致，更新前两个节点的age为maxAge，对比后者与前两个其中一个的返回值，一致则设置后者的信誉值为1，age为maxAge，不一致则设置后者的信誉值为0；假设三个移动节点信誉值都为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，与云端返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age为maxAge，不一致设置其信誉值为0。

IV.N>3,参考III中操作方法。

通过以上方法，本发明替代了传统的移动节点任务卸载调度模式，极大提高了移动节点的使用效率，任务卸载的成功率得到了极大提高，通过建立高效优化的任务卸载方案，有效减小分配方案的节点耗费。如图3所示，在一个区域AoI里面，左图就是根据优先最近的分配任务处理，负载任务的移动节点1只能将任务分配最近两个移动节点，此时由于移动节点3无法达到传输的可靠性，此时负载任务的移动节点4因此只能将任务上传云端处理，从而耗费云端资源；如果按照算法分配，如右图所示，使用基于时间与通信可靠性的任务调度方法，优先选择概率大的满足传输可靠性，合理分配空闲资源移动节点，由此移动节点1将任务分配至移动节点2与移动节点5，移动节点4便可将任务分配至移动节点3进行处理，无需再上传至云端，从而满足当前时刻最小的耗费。

在本申请的一种可选地实施例中，在得到最优任务分配方案之后，还包括：

S24：根据最优任务分配方案中的卸载策略计算得到最低耗费。

可选的，根据最优分配方案的分配计算最后的云端与节点的资源耗费，通过计算得到在保证双重可靠性下分配方案的最低耗费，增加策略样本数量，为下一次卸载任务做参考，从而使卸载成本最小化。

考虑到车载类的移动节点，对其任务的发布以及处理有严格的延迟约束，基于上述考虑，本发明提供了一种算法能根据任务的紧急程度依次将任务的等待时间按从小到大的时间进行排序，所述等待时间的计算公式为：

t＝ddl–(s/A+Δ+δ+δ+r/A)；

式中，t为等待时间,s为任务大小，r为处理完后的任务大小,ddl为任务的期限，δ为所述任务移动节点到云端的传输延迟，Δ为所述任务移动节点所在基站到云端的延迟，A为云端与移动节点的数据速率。

在本申请的一种可选地实施例中，在基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点之中，还包括：

对任务移动节点周围的移动节点进行搜索，判断是否存在当前为空闲状态的移动节点；

其中，若所述任务移动节点周围没有空闲移动节点，则等待下一个单位时间再次进行搜索，当所述可分配任务的等待时间为0时，停止搜索，此时直接将该可分配任务上传云端处理，其目的在于防止任务延迟。

如图2所示，周围的空闲移动节点的数量N，当N小于等于0时，此时返回步骤S12，同时等待时间-1。

在例如车联网的联网系统中，移动节点之间的通信可靠性也是一个重要的指标，直接影响了任务的卸载成功与否，现有技术常常忽略此问题，由此在本申请的一种可选地实施例中，提供了关于移动节点通信概率的算法，以此评估移动节点的通信可靠性，从而将其作为移动节点卸载策略的重要指标，其中，通信概率的计算公式为：

d＝s/B+s/c+r/B；

P(d)＝P r(r t>d)；

式中，d为空闲移动节点的估计通信时间，s为任务大小，r为处理完后的任务大小，c为空闲移动节点的计算能力，P为空闲移动节点的通信概率，r t为所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间在通信距离范围中可以通信的真实时间，Pr为高斯函数分布。

在本申请的一种可选地实施例中，若某一空闲移动节点的通信概率P尚未达到通信阈值，则继续寻找其余空闲移动节点并将可分配任务备份至下一个空闲移动节点，当所述下一个空闲移动节点满足通信阈值时，将所述下一空闲移动节点记录为所述任务分配方案。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法。该计算机可读存储介质可以包括：随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。

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。

本领域普通技术人员可以理解实现上述事实和方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，涉及的程序或者所述的程序可以存储于一计算机所可读取存储介质中，该程序在执行时，包括如下步骤：此时引出相应的方法步骤，所述的存储介质可以是ROM/RAM、磁碟、光盘等等。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法、介质可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，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，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。

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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求书指出。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，包括：

获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，优先将等待时间短的任务进行分配，得到可分配任务；

基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点；

计算各个所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间的通信概率，将所述通信概率与通信阈值进行比较，记录满足通信阈值的空闲移动节点，得到任务分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，在得到任务分配方案之后，包括：

对所述任务分配方案中每个空闲移动节点分配信誉值并设置信誉值的返回值，根据所述信誉值将空闲移动节点分为初始状态节点、恶意节点以及可信节点；其中，将所述初始状态节点的信誉值赋为-1，将所述恶意节点的信誉值赋为0，将所述可信节点信誉值赋为1；

找出并删除所述任务分配方案里面信誉值为0的恶意节点，得到由初始状态节点或/和可信节点组成的信任节点方案；

根据信誉值更新算法对所述信任节点方案中移动节点的信誉值进行更新，得到最优任务分配方案。

3.根据权利要求2所述的一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，所述信誉值更新算法包括：

当所述信任节点方案中移动节点数量为1时，如果该移动节点信誉值为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，查看云端与移动节点的返回值，如果一致，更新移动节点的信誉值为1，age值为maxAge；

当所述信任节点方案中移动节点数量为2时，假设其中有一个移动节点信誉值为-1，那么查看两移动节点的返回值，如果一致，设置移动节点的信誉值为1，age值为maxAge；假设两移动节点的信誉值都为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，查看云端与这两个移动节点的返回值是否一致，其中，与云端返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age值为maxAge，与云端返回值不一致的移动节点，设置其信誉值为0。

当所述信任节点方案中移动节点数量为3时,假设其中有一个移动节点的信誉值为1，其余移动节点的信誉值为-1，查看三个移动节点的返回值，与该移动节点返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age为maxAge，与该移动节点返回值不一致的移动节点，设置其信誉值为0；假设其中有两个移动节点的信誉值为1，另一个移动节点的信誉值为-1，查看三个移动节点的返回值，前两个返回值默认为一致，更新前两个节点的age为maxAge，对比后者与前两个其中一个的返回值，一致则设置后者的信誉值为1，age为maxAge，不一致则设置后者的信誉值为0；假设三个移动节点信誉值都为-1，此时备份并发送一份任务分配方案至云端，与云端返回值一致的移动节点，设置其信誉值为1，age为maxAge，不一致设置其信誉值为0。

当所述信任节点方案中移动节点数量为3时,参考所述移动节点数量为3时的操作方法。

4.根据权利要求2所述的一种基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，在得到最优任务分配方案之后，还包括：根据最优任务分配方案中的卸载策略计算得到最低耗费。

5.根据权利要求1所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，获取移动网络中任务移动节点发布的任务，基于任务的等待时间对所述任务进行排序，优先将等待时间短的任务进行分配，得到可分配任务中，所述等待时间的计算公式为：

t＝ddl–(s/A+Δ+δ+δ+r/A)；

式中，t为等待时间,s为任务大小，r为处理完后的任务大小,ddl为任务的期限，δ为所述任务移动节点到云端的传输延迟，Δ为所述任务移动节点所在基站到云端的延迟，A为云端与移动节点的数据速率。

6.根据权利要求1所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，在基于所述可分配任务，获得所述任务移动节点周围的空闲移动节点之中，还包括：

对任务移动节点周围的移动节点进行搜索，判断是否存在当前为空闲状态的移动节点；

其中，若所述任务移动节点周围没有空闲移动节点，则等待下一个单位时间再次进行搜索，当所述可分配任务的等待时间为0时，停止搜索，此时直接将该可分配任务上传云端处理。

7.根据权利要求1所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，在计算各个所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间的通信概率，将所述通信概率与通信阈值进行比较，记录满足通信阈值的空闲移动节点，得到任务分配方案之中，通信概率的计算公式为：

d＝s/B+s/c+r/B；

P(d)＝Pr(r t>d)；

式中，d为空闲移动节点的估计通信时间，s为任务大小，r为处理完后的任务大小，c为空闲移动节点的计算能力，P为空闲移动节点的通信概率，r t为所述空闲移动节点与所述任务移动节点之间在通信距离范围中可以通信的真实时间，Pr为高斯函数分布。

8.根据权利要求7所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法，其特征在于，若某一空闲移动节点的通信概率P尚未达到通信阈值，则继续寻找其余空闲移动节点并将可分配任务备份至下一个空闲移动节点，当所述下一个空闲移动节点满足通信阈值时，将所述下一空闲移动节点记录为所述任务分配方案。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机

执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8中任一项所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于时间和通信可靠的任务卸载调度方法。

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