[发明专利]一种边缘服务器的计算卸载分配方法

权利要求书

1.一种边缘服务器的计算卸载分配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

依据每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比构建待优化决策向量，获取关于待优化决策向量的第一目标子函数、第二目标子函数和第三目标子函数，其中，所述第一目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的计算时间和边缘服务器上执行任务的计算时间的总和，所述第二目标子函数为所有用户终端上本地执行任务的能量消耗和边缘服务器上执行任务的能量消耗的总和，所述第三目标子函数为边缘服务器上执行任务所产生的资费的总和；

利用所述第一目标子函数、第二目标子函数和第三目标子函数构造关于待优化决策向量的目标优化函数，利用目标优化函数求解待优化决策向量的优化值，依据待优化决策向量的优化值对每个用户终端在边缘服务器上执行的任务在每个用户终端任务的占比进行相应的配置；

采用多目标鲸鱼优化算法获取各个决策向量的位移，即随机生成三个范围在[0,1]的实数r₁、r₂、q，以计算W与G，其中，

W＝2·a·r₁-a

G＝2·r₂

a是一个从2到0线性下降的系数，其表达式为Maxiter为最大迭代次数；

定义为当前迭代第j个决策向量，为当前最优决策向量，下一次迭代第j个决策向量的更新具体为：

如果qq'并且|W|1，则按照“随机游走”的方法更新当前决策向量族A中的第j行具体公式如下，

其中，X_rand是一个随机生成的n维向量，每个元素都在[0,1]的范围内；

如果qq'并且|W|≤1，则按照“环绕”的方法更新当前决策向量族A中的第j行具体公式如下，

如果q≥q'，则按照“气泡网攻击”的方法更新当前决策向量族A中的第j行具体公式如下，

e为自然常数，d为对数螺旋常数，的计算公式如下：

其中，r₃是随机生成的范围在[0,1]的实数；

其中，定义是一个从1到0.5线性下降的系数。

2.根据权利要求1所述的一种边缘服务器的计算卸载分配方法，其特征在于，所述第一目标子函数的获取方式具体为：

将待优化决策向量表示为X＝(x₁,x₂,...,x_n)，其中，x_i(i＝1,2,...,n)表示用户终端i在边缘服务器上执行的任务在用户终端i所有任务的占比，定义集合C＝{c₁,c₂,...,c_n}，c_i表示用户终端i的任务所需要的CPU周期总数，定义集合B＝{b₁,b₂,...,b_n}，其中b_i表示用户终端i的任务的数据大小；

用户终端i在本地执行任务的计算总时间T_i^L如下：

其中，是用户终端i的计算能力；

用户终端i在边缘服务器执行任务的计算总时间T_i^M如下：

其中，表示边缘服务器分配给用户终端i的任务的计算能力；即用户终端i向边缘服务器传输数据的时间，即用户终端i在边缘服务器上任务的执行时间；r_i为用户终端i的传输速率；

所述第一目标子函数的表达式为：