[发明专利]一种车联网资源融合的车载任务协作迁移方法

说明书

本发明公开了一种车联网资源融合的车载任务协作迁移方法，首先构建结合软件定义网络技术的两层网络框架，并通过软件定义网络技术实时获得全局信息并计算各设备的计算资源租赁价格和集体通信矩阵。将最大化单位租金所能获得的服务质量作为优化目标确定优化问题构建函数；而后通过深度强化学习中算法求解最优调度方案，将计算得的任务迁移决策和所需数据获取决策由软件定义网络控制器向各设备传递，进行相应的任务迁移和数据传输操作，从而延长整体集群的生存周期。本发明在边缘设备资源有限的情况下，为能源将耗尽的电动车的待执行任务提供了协作迁移方案，从而延长电动车的生存时间至到达下一个充电桩充电，为车联网中的任务调度问题提供新思路。

技术领域

本发明涉及车辆交通领域中的资源管理问题，通过管理异构资源进行车载任务设备间进 行协作计算，尤其涉及到网络资源虚拟化技术进行资源管理和深度强化学习方法相结合进行 任务调度和资源分配。

背景技术

为了响应绿色可再生能源的号召，电动汽车逐渐成为了如今汽车市场的主流。然而，由 于电池储能容量有限，电池耗尽而引起的汽车故障仍然是电动汽车所面临的最棘手的问题之 一。当电动车的状态不足以执行当前计算任务时，需要研究如何以低能耗的方式行驶到下一 个充电桩，在这个过程中需要保证计算任务的顺利执行。移动边缘计算(MobileEdgeComputing， 下文简称MEC)技术的出现解决了这一问题，通过充分利用网络边缘设备上的空闲资源，能 够大大降低移动设备的计算负载。在车联网环境中，如何分配整个网络的资源调度任务进行 计算成为了核心问题。随着物联网和通信技术的革命，软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork， 下文简称SDN)技术得到了前所未有的发展，SDN将数据平面与控制平面分离，并将异构的 物理资源虚拟化，用来解决网络资源分配是个很有前途的方案。现有的MEC的研究常把基 础设施(如：路侧单元或基站)作为边缘设备并认为边缘设备上的资源总是充足的。但当网 络边缘设备上的资源不充足时，或者配置MEC服务器的设备数量较少时，如何处理无法在 本地及时计算的任务就成了主要的问题。对于这种情景，需要研究人员提出一种能够充分利 用网络中的有限资源来保证车辆上无法在本地执行的任务顺利完成的计算任务调度方案，从 而保证网络中的电动车计算任务能够顺利执行，并尽可能延长低电量车辆的生存周期。

发明内容

本发明的目的主要是针对现有研究的不足之处，在边缘计算网络资源有限的情况下，结 合SDN技术和人工智能算法，提出一种融合车联网3C(即Communication，Computation和 Caching资源，简称3C资源)资源的车载任务协作迁移策略，SDN控制器基于获取的用于实 时全局信息，对无法在本地执行的车载任务，通过向其他车辆付费迁移到其他车辆执行。该 策略通过资源租赁的方式促进车辆之间相互协作，电动车在资源充足时出租自身资源向其他 车辆提供计算服务以获取收益，在资源匮乏时租赁其他设备的资源执行自身的计算任务。

本发明的技术方案：

1.一种车联网资源融合的车载任务协作迁移方法，其步骤如下：

1)构建结合SDN技术的两层网络框架，明确SDN控制器的部署位置获得设备信息，计 算各设备的计算资源租赁单价；计算集体通信矩阵；明确待迁移任务列表；

2)基于1)中的模型，确定目标优化函数；

3)基于1)和2)中的信息确定深度强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数；

4)基于3)中的状态、动作和奖励，获得当前状态使用DDQN得到任务迁移位置决策和 所需数据决策；

5)SDN控制器向各设备传递决策，进行相应的任务迁移和数据传输操作，从而延长整体 集群的生存周期。