[发明专利]一种移动边缘计算服务器联合能量收集及任务卸载方法

说明书

本发明涉及一种移动边缘计算服务器联合能量收集及任务卸载方法，属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建模MEC服务器电量状态；S2：建模用户联合开销；S3：建模用户任务执行时延；S4：建模用户任务执行所需能耗；S5：建模用户任务执行限制条件；S6：基于最短路径算法确定用户最优任务卸载策略。本发明通过优化确定用户任务最优卸载策略，实现任务联合开销最小化。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及移动边缘计算服务器联合能量收集及任务卸载方法。

背景技术

随着移动互联网的快速发展和智能终端的普及，用户希望在智能终端上运行桌面级应用程序，例如交互式游戏，虚拟现实和自然语言处理等。然而，处理这些新兴的移动应用通常需要较高的计算及能量开销，对智能终端有限的计算能力和电池电量提出严峻挑战。针对这一问题，已有研究提出基于移动边缘计算(Mobile Egde Computing，MEC)卸载技术，通过在网络中部署具有较强计算能力的MEC服务器，将用户终端计算任务从移动设备卸载至MEC服务器进行处理，可有效提高智能终端的服务性能，显著降低终端能耗。

目前已有研究中，有文献针对单用户卸载的场景设计卸载策略，基于马尔科夫决策过程理论，在满足任务执行时延最小的情况下确定最优卸载策略。又例如，有文献研究将相对复杂的任务分解为子任务执行部分卸载处理，在满足任务执行时延约束的情况下，基于能耗最小化确定最优卸载策略。

现有任务卸载相关研究较少考虑MEC服务器能量收集及服务器分配问题，难以实现能耗优化及绿色通信。此外，现有卸载策略研究较多考虑任务执行时延优化，较少研究任务执行时延与能耗的折中，这可能导致网络能耗增加，对于能效敏感用户设备而言，传输性能及用户体验难以保障。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种移动边缘计算服务器联合能量收集及任务卸载方法，确定最优卸载策略，实现时延和能耗的联合执行开销最小化。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种移动边缘计算服务器联合能量收集及任务卸载方法，包括以下步骤：

S1：建模MEC服务器电量状态；

S2：建模用户联合开销；

S3：建模用户任务执行时延；

S4：建模用户任务执行所需能耗；

S5：建模用户任务执行限制条件；

S6：基于最短路径算法确定用户最优任务卸载策略。

进一步，所述步骤S1具体包括：假设用户任务分为K个子任务，各子任务之间按照顺序依次执行处理；MEC服务器由N个子服务器组成，各子服务器均能执行任务卸载；另假设MEC服务器由所采集的绿色能源(如太阳能)供电，根据公式建模采用n_k-1个MEC子服务器处理子任务k-1后，MEC服务器的电量状态，其中，表示MEC服务器处理子任务k-1时的电量状态，n_k表示处理子任务k时MEC服务器开启的子服务器数目，表示在处理子任务k-1期间，n_k-1个MEC子服务器收集的电量，建模为其中，ρ表示单位时间收集的能量，表示采用n_k-1个MEC子服务器处理子任务k-1时所需执行时延，表示由n_k-1个MEC子服务器处理子任务k-1所需的能耗，表示max{min{x,B},0}，B为MEC服务器最大电量值。

进一步，其特征在于：根据公式建模采用n_k-1个MEC子服务器处理子任务k-1后，MEC服务器处理子任务k时最多可以开启的子服务器数目，其中，表示向下取整。