[发明专利]一种基于云边协同的计算卸载方法及系统

权利要求书

1.一种基于云边协同的计算卸载方法，其步骤包括：

1)终端计算任务模块收集各终端设备拟卸载的计算任务和当前可供卸载的计算节点；其中每个计算任务包含对拟卸载到计算节点的卸载需求；计算任务TASK_i的卸载需求包括计算节点的计算量大小A_i、所允许的最大时延MT_i、所需要的CPU时钟周期C_i和所允许的最大能耗ME_i；所述计算节点包括边缘计算节点和云计算节点；

2)协作计算卸载模块根据边缘计算节点、云计算节点所产生的处理时间和能耗作为卸载依据，结合每个拟卸载计算任务的所述卸载需求，对每个拟卸载计算任务的计算模式进行分类；

3)根据分类结果确定每个拟卸载计算任务对应的计算节点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)中，对每个拟卸载计算任务的计算模式进行分类的方法为：

31)对于每个任务TASK_i，首先计算云计算节点完成任务TASK_i的处理时间能耗边缘计算节点完成任务TASK_i的处理时间能耗

32)如果或则判定任务卸载失败，否则进行步骤33)；

33)如果则将任务TASK_i加入云计算任务集合否则将任务TASK_i加入边缘计算任务集合

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，计算每个拟卸载计算任务的任务优先级n为拟卸载计算任务的总数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据设定的最优任务分配模型确定每个拟卸载计算任务对应的计算节点；所述最优任务分配模型为其中α_i表示向量α的第i个分量，β_i表示向量β的第i个分量，表示x_i在α_i方向上的离散测度值，表示y_i在β_i方向上的离散测度值，x_i表示对第i个拟卸载计算任务的任务量，y_i表示卸载后分配到计算节点对第i个任务的任务量，n代表拟卸载计算任务的个数，α＝(α₁，α₂，α₃，…，α_n)＝(1，0，0，…，0)，β＝(β₁，β₂，β₃，…，β_n)＝(0，β₂，β₃，…，β_n)，且满足

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述最优任务分配模型描述为基于计算最优传输的任务分配问题；然后通过求解C(x，F(x))＝||x-F(x)||₂，得到拟卸载计算任务x需要分配到的计算节点其中，C(x，F(x))为当前状态下执行边缘计算卸载或云计算卸载所能达到的最优传输时延，x为任务集中可分的任务，F(x)函数为将任务x分配到计算节点所形成的传输策略，F(x)：C(x，F(x))为传输时延，x_i是任务集中第i个任务，x_m是任务集中第m个任务，d(x_i，x_m)为x_i与x_m之间的距离；代表计算节点上的未进行卸载的计算任务集合，φ代表计算节点上的已经卸载的任务集合。