[发明专利]一种用于人工智能物联网的边缘计算节点任务调度的方法和系统

权利要求书

1.一种用于人工智能物联网的三层边缘计算节点任务调度的方法，其特征在于，包括：

构建所述三层边缘计算节点，其中第一层边缘计算节点分布在建筑、社区或城市区域的前端现场，承担起无线传感器设备接入网络，实现传输协议的转换和数据的汇集，无线传感器设备之间联通的作用；第二层边缘计算节点分布在前端现场数据通信的总出口处，起着各条线路的数据的汇总、综合处理以及向上层提供数据，向下层发送指令的作用，充当边缘服务器的功能；第三层边缘计算节点分布在前端现场的数据中心处，收集下层发来的数据，并汇总数据，对数据任务进行综合计算以及存储；

任务调度控制器根据任务请求对计算资源、实时性、网络传输稳定性的需求，向各个边缘节点调度任务请求；

各类型传感器以及各种底层交互设备将采集到的数据传递给边缘计算节点，由边缘节点满足任务请求而执行相关的任务计算；

任务调度控制器通过改进的最短路径算法OSPA，完成网络规划物联网中点到点的最优传输路径规划；其中，任务调度控制器完成链路的延时T_i^c、链路丢包率路径跳数k_hop和包接收率G的测量；并且，所述改进的最短路径算法OSPA使用源节点到目的节点路径的最小平均跳数k'_hop、最小平均丢包率loss'_link、最小平均传输时延T'_linkdelay和最小包接收率G’四个参数的加权平均数来确定两点之间的链路权重W_ij；根据计算出的W_ij，任务调度控制器通过改进的最短路径算法OSPA计算网络中点到点的最优路径；

通过初选规则和模糊逻辑算法实现设备任务调度到最优边缘计算节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任务调度控制器定义调度任务到各层边缘计算节点的时延模型，在计算设备任务的总时延小于任务最大容忍延时的边缘计算节点中，通过初选规则选择较优的N个边缘计算节点作为任务调度的候选节点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过模糊逻辑算法实现设备任务调度到最优边缘计算节点，包括：将设备任务的长度、优先级和任务调度的传输时延与该任务最大容忍延时之比三个参数作为模糊逻辑算法的输入变量，定义三个参数的隶属函数，选定模糊规则和推理方法，采用模糊逻辑算法选择候选节点中最优节点进行任务调度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过模糊逻辑算法实现设备任务调度到最优边缘计算节点，包括以下步骤：

将设备任务的长度、优先级和任务调度的传输时延与该任务最大容忍延时之比进行变量模糊化，定义三个变量的隶属函数以及相应的模糊集合；

选定相应的模糊规则，通过隶属函数得到每个输入变量相应的隶属度，同时激活符合条件的模糊规则，模糊规则的条件采用逻辑与运算连接，采用取最小值法确定符合条件的模糊值；

定义最优任务调度的边缘计算节点模糊集合,以及其隶属函数，使用蕴含算子，将设备任务的长度、优先级和任务调度的传输时延与该任务最大容忍延时之比，得到的结果对最优任务调度的边缘计算节点模糊集合做截断，将每个规则经过截断后的结果进行聚集，使用质心的方法去模糊化，得到最终结果。