[发明专利]一种结合社交感知的计算任务网络参数优化方法及系统

权利要求书

1.一种结合社交感知的计算任务网络参数优化方法，其特征在于，包括：

确定研究区域对应的结合社交网络的MEC-D2D网络架构、数据传输模型以及消耗模型；所述MEC-D2D网络架构是根据所述研究区域对应的服务场景建立的模型架构；所述MEC-D2D网络架构包括一个具有移动边缘计算服务器的集中式基站和多个用户设备，所述用户设备包括远程用户设备和近端用户设备；每个所述远程用户设备只能连接一个所述近端用户设备，且每个所述近端用户设备只能连接一个所述远程用户设备；所述数据传输模型按照数据传输方向依次包括计算任务缓冲区、远程用户设备服务器、近端用户设备服务器以及移动边缘计算服务器；所述消耗模型包括数据执行消耗计算函数和数据传输消耗计算函数；所述数据执行消耗为所述远程用户设备服务器和所述近端用户设备服务器在执行计算任务时所产生的消耗能量，所述数据传输消耗为所述远程用户设备服务器和所述近端用户设备服务器在传输计算任务时所产生的消耗能量；

根据所述MEC-D2D网络架构，确定社会信任矩阵；所述社会信任矩阵中的元素表示一个所述远程用户设备和一个所述近端用户设备之间的社交信任值；

根据所述社会信任矩阵、所述数据执行消耗计算函数和所述数据传输消耗计算函数，确定所述研究区域对应的最大化长期系统网络效用函数和约束条件；所述最大化长期系统网络效用函数为一段时间内最小化用户设备在数据执行过程和数据传输过程的能耗，且最大化社交信任值的函数；所述约束条件包括D2D通信连接约束条件、计算任务执行时间约束条件和用户设备发射功率约束条件；

确定研究区域对应的计算任务数据总量；所述计算任务数据总量为一段时间内所述研究区域中各个所述远程用户设备的每个时隙计算任务数据量的和；所述时隙计算任务数据量为上一时隙未被执行的计算任务数据量与当前时隙产生的计算任务数据量的和；

利用Lyapunov优化算法，对所述最大化系统网络效用函数解耦，得到第一短期确定性优化目标函数、第二短期确定性优化目标函数和第三短期确定性优化目标函数；所述第一短期确定性优化目标函数为远程用户设备服务器计算任务卸载优化目标函数；所述第二短期确定性优化目标函数为近端用户设备服务器与移动边缘计算服务器计算任务卸载优化目标函数，所述第三短期确定性优化目标函数为D2D通信连接选择优化目标函数；

根据所述计算任务数据总量、所述第一短期确定性优化目标函数和所述任务执行时间约束条件，确定远程用户设备服务器的任务执行时间；

根据所述计算任务数据总量、所述第二短期确定性优化目标函数、所述发射功率约束条件和所述任务执行时间约束条件，确定远程用户设备发射功率和近端用户设备发射功率；

根据所述远程用户设备服务器的任务执行时间、所述远程用户设备发射功率、所述近端用户设备发射功率、所述第三短期确定性优化目标函数以及所述D2D通信连接约束条件，确定每个远程用户设备和每个近端用户设备之间的D2D通信连接关系；

所述研究区域对应的最大化长期系统网络效用函数和约束条件为：

其中，和x(t)＝{x_ij(t)}；表示在第t个时隙时第i个远程用户设备服务器的计算任务执行时间，表示在第t个时隙时第j个近端用户设备服务器的计算任务执行时间，表示在第t个时隙时第i个远程用户设备服务器向第j个近端用户设备服务器的发射功率；表示在第t个时隙时第j个近端用户设备向移动边缘计算服务器的发射功率；x_ij(t)表示在第t个时隙时第i个远程用户设备服务器与第j个近端用户设备服务器的D2D通信连关系；T表示时隙总数；N表示远程用户设备总数；K表示近端用户设备总数；τ₀表示时隙宽度；U_ij(t)＝βω_ij(t)-(1-β)E_ij(t)，E_ij(t)表示在第t个时隙时第i条计算任务卸载链路所产生的消耗总量；β∈[0,1]是社交信任值与消耗总量的权重，ω_ij(t)表示在第t个时隙时第i个远程用户设备和第j个近端用户设备之间的社会信任值；C1和C2是发射功率约束条件；C3是远程用户设备服务器任务执行时间约束条件；C4～C6是D2D通信连接约束条件；P_i^DT表示在第t个时隙时第i个远程用户设备服务器的发射功率；表示在第t个时隙时第j个近端用户设备的发射功率；P_i,max表示第i个远程用户设备服务器的发射功率上限；P_j,max表示第j个近端用户设备的发射功率上限；

所述利用Lyapunov优化算法，对所述最大化系统网络效用函数解耦，得到第一短期确定性优化目标函数、第二短期确定性优化目标函数和第三短期确定性优化目标函数，具体包括：

根据所述数据传输模型确定队列表达式和任务数据量表达式；

根据所述队列表达式、所述任务数据量表达式和Lyapunov优化算法，对所述最大化系统网络效用函数解耦，得到第一短期确定性优化目标函数、第二短期确定性优化目标函数和第三短期确定性优化目标函数；

其中，队列表达式Q(t)＝[Q₁(t),Q₂(t),,Q_N(t)]，且Q_i(t)和Q_i(t+1)之间的关系式Q_i(t+1)＝max[Q_i(t)-D_i(t)]+r_i(t)τ₀；Q_i(t)表示在第t个时隙时第i条计算任务卸载链路中未被执行的计算任务数量；r_i(t)表示在第t个时隙时第i个远程用户设备产生数据的速率；

任务数据量表达式D_i(t)表示在第t个时隙时第i条计算任务卸载链路中被执行的计算任务数量；D_i,l(t)表示在第t个时隙时第i个远程用户设备执行的计算任务数据量，D_j,l(t)在第t个时隙时第j个近端用户设备执行的计算任务数据量，r_j(t)在第t个时隙时第j个近端用户设备服务器向移动边缘计算服务器的信道传输速率；C是服务器执行一个计算任务所需的CPU周期数；

第一短期确定性优化目标函数为：

第二短期确定性优化目标函数为：

第三短期确定性优化目标函数为：

V表示优化目标能耗与队列长度的权重。