[发明专利]多用户移动边缘计算系统中的分布式能量管理优化方法

权利要求书

1.一种多用户移动边缘计算系统中的分布式能量管理优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)根据移动边缘计算技术、能源收集技术的特性、以及移动设备的能源消耗问题来对系统进行建模，规划成系统能源管理优化问题，并以最小化系统能源消耗为目标函数；

(2)对构建系统能源管理优化问题进行合理的放松，利用李雅普诺夫优化方法对转化后的问题进行处理，得到在线优化方法。

2.根据权利要求1所述的多用户移动边缘计算系统中的分布式能量管理优化方法，其特征在于，所述步骤(1)中具体包括以下子步骤：

(11)构建MEC系统模型，在时隙t用户i接收到的新任务数据量为满足

(12)构建本地计算模型，在时隙t用户i分配到本地计算的数据大小为：

在时隙t用户i在本地计算任务数据的功率消耗为：其中，f_i^(c)(t)为移动设备的CPU运行周期频率，且满足0≤f_i^(c)(t)≤f_i^(c),max，L_i为用户本地每计算一个比特的任务数据量CPU需要运行的转次，τ表示一个时隙的长度，κ是与芯片结构有关的有效开关电容值；

(13)构建MEC计算模型，在时隙t用户i分配上传到MEC服务器上计算的任务数据量大小为：为在时隙t分配到用户i的应用c上的带宽，为用户i将任务上传到MEC服务器上所需要的传输功率，满足H为用户i到MEC服务器的信道功率增益，N为MEC服务器的接收器的噪声功率谱密度；w表示系统带宽，τ表示一个时隙的长度；

(14)构建计算服务质量模型，其中平均数据达到速率为平均数据积压速率为其满足其中，为用户i中的每个数据包能够忍受一个预设的积压概率值，为任务缓冲器中任务队列长度动态变化关系式，其中，[x]⁺＝max{x,0}，1_i(t)表示休眠机制，表示本地计算的数据大小；

(15)构建电池队列模型，其中电池中电量水平变化的动态关系式为

其中，E_i(t)为在时隙t电池的电量水平，满足e_i(t)表示用户i充入电池的能量，1_i(t)表示系统的休眠机制；系统的总能量消耗为满足系统的平均能耗表示为

(16)规划能耗最小问题：其中，u(t)为控制参数集合，步骤(11)-(15)中的模型为约束条件。

3.根据权利要求1所述的多用户移动边缘计算系统中的分布式能量管理优化方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下子步骤：

(21)对构建系统能源管理优化问题进行放松得到时间平均下的约束

(22)引入电池虚拟队列和QoS服务质量虚拟队列

(23)利用李雅普诺夫最优化理论，基于QoS服务质量虚拟队列Z_i(t)和电池虚拟队列构建李雅普诺夫函数：计算李雅普诺夫漂移函数，并引入控制参数V，得到李雅普诺夫漂移加罚函数其中，表示在事件y成立的条件下求x的期望；对李雅普诺夫漂移加罚函数进行推导得到上限值，最小化该上限值得到在线优化方法。

4.根据权利要求1所述的多用户移动边缘计算系统中的分布式能量管理优化方法，其特征在于，所述步骤(2)后还包括采用ADMM分布式优化方法来对目标函数进行处理的步骤，具体为：根据ADMM算法对目标函数进行改造；加入一个新的辅助向量，将改造后的目标函数转变为一个等价的目标函数，再根据ADMM优化方法，再加入一个对偶变量，并定义迭代变量来用于迭代计算；根据迭代更新的停止准则，对目标函数进行计算，得到ADMM算法下的优化结果。