[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

说明书

本发明公开一种面向边缘计算环境的在线计算任务卸载调度方法，该算法基于动态古诺博弈模型，包括：服务器周期性地发布计算资源的租用价格；各用户设备的各应用按一定频率产生计算任务；在产生计算任务时，用户设备利用得到的价格信息和历史信息，采用设计的迭代算法，计算所租用计算资源的数量，确定在不同服务器上进行计算所得到的支付函数值，实时选择最优调度方式，发送计算任务请求；服务器接收用户设备请求，实时分配计算资源，更新租用价格；计算完成，用户设备接收结果数据，更新历史信息，以此动态循环，达到纳什均衡，实现全局最优。本发明计算量低，通信开销小，实时性强，适用于动态网络环境与不同应用的差异化用户体验质量需求。

技术领域

本发明属于边缘计算优化技术领域，特别涉及一种在线的计算任务卸载调度方法。

背景技术

随着移动智能设备的发展和用户对应用服务质量需求的提高，除了对算法的开发存在困难之外，新的基础性问题也随之暴露：在移动设备中所使用的计算机应用程序越丰富，移动设备所需要的计算资源也越多，并且有着敏感的延迟约束，也就意味着，对移动设备的计算力提出了较高的需求。

近年来，通信技术和边缘计算技术的研究与发展为解决这一问题提供了一种新的思路：利用边缘计算分担移动端的计算任务压力。比如在自动驾驶领域的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建)、视频检测、目标识别与跟踪、语音识别、协同优化控制，出行服务领域的AR(Augmented Reality，增强现实)导航、全景合成等都是延迟敏感却又计算密集型的、非常适合边缘计算系统的应用。

虽然边缘计算的发展如火如荼，但是仍有大量的关键技术问题有待更多的研究和解决。边缘计算的核心是将计算任务进行分布化的处理，计算卸载的决策和调度问题是其关键技术之一，即应用模块在不同服务器之间如何进行放置和资源分配的问题，以避免计算资源的拥塞，达到网络性能、计算成本的均衡优化的问题。

现有研究多采用集中优化方法，如浙江大学公开的一种面向边缘计算环境的服务请求分配方法(中国专利申请公布号：CN108874525A)中所采用的的启发式算法，又如哈尔滨工程大学公开的一种多用户边缘服务器场景下的计算卸载方法(中国专利申请公布号：CN110535700A)中所采用的分支限界法，均属于集中式算法，需采用离线设置：在求解问题之前，需要知道全局的输入，包括所有移动端卸载的任务信息。在实际应用中，这会带来巨大的通信开销，并且不能够动态适应移动端应用需求的变化。所以需要开发在线的、能够适应不同场景的计算任务卸载调度方法。针对此问题，目前在线方法有采用分割时间片的方法，如论文“A mobilityaware vehicular caching scheme in content centricnetworks:Model and optimization”中采用马尔科夫链对离散时间片进行建模从而采用集中优化方法，主要存在实时性差的问题；也有采用基于实时网络状况监控的方法，如中山大学公开的一种基于边缘计算的自动驾驶服务卸载方法(中国专利申请公布号：CN110633138A)中采用的监控网络环境然后查表的方法，但该方法对高度时变的网络环境和不同的应用需求适应性差；论文“Dynamic Computation Offloading for Mobile CloudComputing:A Stochastic Game-TheoreticApproach”采用位势博弈模型建立在线卸载调度方法，其通信开销大，计算量大。

为了满足实际的边缘计算应用需求，高实时性，适应性，低通信开销的在线计算任务卸载调度方法需要被开发以提供良好的网络服务质量。

发明内容

鉴于上述，本发明提供了一种面向边缘计算环境的在线的计算任务卸载调度方法，具有强实时性，通信开销小的优点，能够根据不同的应用需求和场景自适应地分配计算资源，达到网络性能与成本之间的组合优化。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：