[发明专利]一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法

说明书

本发明公开一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法，涉及移动边缘计算领域，包括S1建立网络场景模型；S2收集用户终端信息，导入网络场景模型确定时间开销和能量开销；S3确定可以进行卸载的边缘云，调整网络场景模型；S4确定初始的禁忌表；S5选择一个用户终端进行卸载；S6该用户终端选择一个边缘云；S7如果存在还没有被选择的用户终端则返回S5，反之进入S8；S8判断本次的循环是否比当前循环能耗更低或者卸载成功数最多，是则将当前循环替代为本次循环，更新信息素；S9判断是否达到最大迭代次数，如果是则当前的方案就是任务的调度方案，反之则返回S4；使用蚁群算法与负载均衡特性，最大化利用边缘云计算资源，节省系统能耗，提高用户体验。

技术领域

本发明涉及移动边缘计算领域，尤其涉及一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法。

背景技术

对当今用户的移动设备应用程序越来越多样，其中也不乏需要大量计算资源的应用程序，但是受移动设备的便携性约束，移动设备的计算能力和电池续航能力是有限的，于是移动设备把这类计算量大的任务卸载到辅助计算设备上来协助用户处理，但是传统云计算(例如：阿里云)距离用户太远，用户上传任务的时间开销会很大，对于一些对实时性要求较强的任务，这耗时太久。边缘计算相对于传统的云计算的优点在于：1.距离用户近，时间延迟小；2.客制化高，用户或者运营商可以根据实际情况布置不同规格的边缘云。但是边缘云的局限性在于它的计算能力也是有限的。因此产生了一个实际问题，用户卸载任务的过程包含两个：1.上传任务的过程；2.边缘云处理任务的过程。不同地点的用户传到不同地点的边缘云需要的时间不同，能耗也会不同，而且如果任务调度方法不当会似的一些边缘云过于繁忙，一些边缘云空闲，导致计算资源的浪费。所以如何分配任务，能够最大化利用边缘云的计算资源，以及节省整体系统的能耗，提高用户体验尤为重要。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题设计了一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立边缘计算的网络场景模型；

S2、收集当前区域内的用户终端信息，并导入网络场景模型确定每个用户终端到边缘云的时间开销和能量开销；

S3、根据用户的服务质量要求确定每个用户终端可以进行卸载的边缘云，并调整网络场景模型；

S4、通过调整后的网络场景模型确定初始的禁忌表；

S5、根据选择概率函数选择一个用户终端进行任务的卸载；

S6、根据转移概率函数让该用户终端选择一个边缘云；

S7、如果存在还没有被选择的用户终端，则返回S5，反之，进入S8；

S8、判断本次的循环是否比当前循环能耗更低或者卸载成功数最多，如果是，则将当前循环替代为本次循环，并且进行信息素更新；

S9、判断是否达到最大迭代次数，如果是，则当前的方案就是任务的调度方案，反之，则返回S4。

本发明的有益效果在于：使用蚁群算法结合着负载均衡的特性，利用蚁群算法的遗传特性与负载均衡的特点，防止某个边缘云接收过多的任务导致后序的任务卸载失败，最小化整个边缘计算系统中的能耗以及最大化卸载成功的任务数量。

附图说明

图1是本发明一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法的流程图；

图2是本发明一种基于结合负载均衡的边缘计算任务调度方法中调整后的网络场景模型图。

具体实施方式