[发明专利]基于移动边缘计算的能耗优化计算、卸载方法和系统

权利要求书

1.一种基于移动边缘计算的能耗优化计算方法，其特征在于，所述方法包括：

分别计算出本地设备上的时间成本和能耗成本，以及边缘设备和中心设备上的时间成本和能耗成本；

分别对上述三种设备的时间成本和能耗成本赋予权重后求和，并分别构建出本地设备计算成本模型、边缘设备卸载成本模型以及中心设备卸载成本模型；依次表示为：

目标：

时间约束：

能耗约束：

其中，表示任务i的最终卸载成本；表示任务i的时间成本；表示任务i的能耗成本；分别如下：本地设备计算成本模型表示为：

其中，表示本地设备的计算成本；表示任务i在本地设备的完成时间权重；，表示本地设备的时间成本；表示任务i在本地设备的能耗权重；；表示本地设备的能耗成本；表示任务i所需数据大小；表示当前本地设备的CPU时钟频率；

边缘设备卸载成本模型表示为：

其中，表示边缘设备的卸载成本，表示任务i在边缘设备中的时间权重，表示任务i在边缘设备的能耗权重；表示边缘设备上的时间成本；表示边缘设备上的能耗成本；表示边缘设备上的数据大小；r表示当前传输速率；表示边缘设备的CPU时钟频率；表示功率；k表示有效开关电容；

中心设备卸载成本模型表示为：

中心设备时间成本和能耗成本考虑了虚拟机的放置，卸载的数据包括虚拟机信息，用以匹配卸载到中心云上的任务；用和分别表示边缘云和中心云上的数据大小，那么这两个数据是不等的，其最终的中心设备卸载成本模型表示为：

表示中心设备的卸载成本，表示任务i在中心设备中的时间权重，表示任务i在中心设备的能耗权重；表示中心设备上的时间成本；表示中心设备上的能耗成本；表示中心设备上的数据大小；表示任务i所需数据大小； 表示中心设备的CPU时钟频率；

将时间权重和成本权重分别从0调节至1，利用生物地理学优化算法求解出各个成本模型中时间成本和能耗成本的一系列成本解；将每个设备中至少包括功率和CPU时钟频率的一组数据定义为生物地理学优化算法中的一个栖息地；对于每个栖息地，计算其栖息地适应指数即每个设备卸载的成本；然后根据生物地理学优化算法分别将各种设备的成本模型中时间权重和能耗权重分别从0调至1，采用生物地理学优化算法进行求解，并获得一系列的最优解；

采用快速非支配排序算法对这一系列成本解分别进行排序，并分别得到成本解集合；

根据多准则决策方法（TOPSIS），计算出各自的理想解与负理想解，并从所述成本解集合中找到最接近理想解的最优解；

将所述最优解代入到对应的成本模型中，确定出当前任务采用边缘设备或者中心设备进行卸载的最优的时间成本和能耗成本以及当前任务采用本地设备进行计算的最优的时间成本和能耗成本。