[发明专利]一种面向边缘计算环境的在线计算任务卸载调度方法

权利要求书

1.一种面向边缘计算环境下的在线计算任务卸载调度方法，该方法应用于包含三层架构：云服务器、边缘服务器和用户设备的边缘计算环境，其特征在于，所述在线计算任务卸载调度方法基于动态古诺博弈模型，包括以下步骤：

1)各服务器周期性地广播发布计算资源租用价格信息，所述计算资源租用价格根据服务器当前自身计算资源占用情况与计算资源定价策略制定；在边缘服务器通信范围内的每一个用户设备接收计算资源租用价格信息，并且运行着多个应用，并以每一个应用为独立的个体进行计算资源的租用服务，对应于博弈中的不同玩家；各应用分别根据一定的频率产生计算任务请求；

2)当用户设备产生计算任务请求时，该用户设备根据接收到的计算资源租用价格信息以及自身计算任务执行历史信息使用自适应学习速率的梯度下降迭代算法，以端到端延迟与成本综合指标为优化目标计算所请求的计算资源数目，使用排队论模型计算计算任务的端到端延迟，并计算相应的支付函数，从而选择使自身利益最大化的计算卸载方式，确定最优卸载调度策略，根据最优卸载调度策略，若需要进行计算卸载，用户设备发送计算任务请求数据包，包括计算数据与含有计算资源租用数目的控制信息，执行步骤3)；若无需进行估计算卸载，则用户设备在本地执行计算任务，当计算任务完成后用户设备更新计算结果与计算任务历史信息，返回步骤1)，继续进行下一次的计算任务卸载调度；

3)服务器接收用户设备的计算任务请求，使用在线的动态装箱算法，构建服务于计算任务的虚拟机，分配相应的物理主机计算资源后执行计算任务；其中，每一个计算任务对应的应用只能同时拥有一个虚拟机；服务器实时更新自身计算资源占用情况，根据步骤1)使用的计算资源定价策略，更新计算资源价格并进行广播；

4)当计算任务完成后，服务器返回计算结果数据包，用户设备更新计算结果与计算任务历史信息，返回步骤1)，继续进行下一次的计算任务卸载调度，以此进行动态循环，达到纳什均衡。

2.根据权利要求1所述的在线计算任务卸载调度方法，其特征在于：步骤1)中，所述计算资源占用情况包括服务器的CPU和内存的占用情况；所述计算资源定价策略与服务器的计算资源占用情况呈正相关，该计算资源定价策略用以下模型表示：

式中，p_uvi为服务器s_v对用户设备v_u的应用a_i所提供的计算资源的租用价格，v＝1，2，…，e，e为服务器的总个数，u＝1，2，…，n，n为服务器通信范围内用户设备的总数，i＝1，2，…，l，l为用户设备v_u所装载的应用总数；q_uvi为用户设备v_u的应用a_i向服务器s_v所申请使用的计算资源数量，单位为一个基本计算资源f_b，∑_u，iq_uvi为服务器s_v计算资源的总占用情况；x_uvi为服务器s_v向用户设备v_u的应用a_i收取的最低资源价格，y_uvi＞0，表示计算资源价格随着计算资源的占用率所上升的比例，z＞0，表示计算资源价格随着计算资源的占用率所上升的速率；

服务器使用广播的形式将计算资源租用价格发送给用户设备；

用户设备v_u的每一个应用a_i的计算任务拥有属性＜λ_ui，d_ui，c_ui＞，其中，λ_ui表示用户设备v_u中应用a_i的计算任务的产生频率，d_ui表示用户设备v_u中应用a_i的计算任务需要传输的数据量大小，c_ui表示用户设备v_u中应用a_i的计算任务需要进行的计算量大小，用户设备v_u的每个应用以λ_ui为均值的泊松分布时间间隔产生计算任务。