[发明专利]一种基于交替方向乘子的资源分配与计算任务卸载方法有效
申请号: | 202110776696.7 | 申请日: | 2021-07-09 |
公开(公告)号: | CN113507712B | 公开(公告)日: | 2023-07-28 |
发明(设计)人: | 孟安琪;魏冠东;高晓铮;杨占昕 | 申请(专利权)人: | 中国传媒大学 |
主分类号: | H04W16/10 | 分类号: | H04W16/10;H04W16/22;H04W28/16;H04W28/22;H04W52/34 |
代理公司: | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人: | 张利萍 |
地址: | 100024 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 交替 方向 资源 分配 计算 任务 卸载 方法 | ||
1.一种基于交替方向乘子的资源分配与计算任务卸载方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:基站首先收集所有移动终端的任务负载、计算资源和通信资源,根据系统模型建立代价函数和资源约束;
步骤一的实现方法为:
系统的代价函数为所有移动设备的总能耗(或总能耗的上界),主要由两部分组成:每个移动设备本地计算任务的能耗,以及卸载到边缘计算服务器计算任务的计算与通信总能耗。通过0-1离散变量表示每个终端的每个任务是本地计算还是卸载到边缘计算服务器计算;移动设备k的能耗为;
其中是移动设备k的静态能耗,是移动设备k的任务集合,sk,j为移动终端k第j个任务的卸载决定变量:0代表卸载到边缘计算服务器,1表示本地计算;ck,j是移动终端k计算第j个任务所需时钟循环数,αk是移动终端k的处理器能耗系数;fk是移动终端k的时钟频率;pk是移动终端k的传输功率,bk,j是移动终端k传输第j个计算任务所需的数据量;rk是移动终端k传输速率(优化能耗本身)或者传输速率的下界(优化能耗上界),是移动设备传输功率的函数;相应的,优化问题被确立为:
s.t.
C1:
C2:
C3:
C4:
C5:
五个约束条件的意义分别如下:
C1表示信号传输功率低于移动终端的最大传输功率;C2表示计算和传输总时延低于最大容许时延;C3表示移动终端的处理器时钟频率不能超过最大频率;C4表示分配给各个移动终端的边缘计算服务器计算能力不超过服务器的最大总计算能力;C5表示任务卸载的决策变量只有0、1两个状态,分别代表卸载到边缘计算服务器以及本地计算;
步骤二:引入拉格朗日乘子和任务卸载辅助变量,将代价函数中整数变量转化到约束中;
步骤二的实现方法为:
C6:
通过辅助变量把速率函数转移到约束条件内,同时引入指数代换改善函数的凸性。针对移动通信系统当中信道传输速率的“对数内分式”形式函数,通过琴生不等式和指数变量代换,将其转换成凸函数;并进一步将目标函数和约束函数都转化为关于连续变量的凸函数,便于之后步骤的处理;
设l为迭代次数,优化问题变为:
s.t.
其中
步骤三:固定任务卸载策略和拉格朗日乘子,优化任务卸载辅助变量、能量消耗和计算资源分配;
步骤三的实现方法为:
这一步由于所有优化变量均为连续变量,且前一步将目标函数和约束函数都转化为关于连续变量的凸函数,因而可以使用通用的凸优化算法进行快速求解;
s.t.
步骤四:基于步骤三的结果,优化任务卸载策略;
步骤四的实现方法为:
由于目标函数关于任务卸载决策变量是线性的,虽然是离散变量优化,但是也可以方便快速的求解;
s.t.C5
上式可以通过等价变形得到显式的表达式:
通过上式可以直接计算得到每个任务卸载决策变量的值,完成第四步;
步骤五:基于步骤三和步骤四的结果,更新拉格朗日乘子;
步骤六:迭代步骤三至五,基站会计算前后两次迭代的代价函数差值的绝对值和迭代次数,来判断是否结束算法;若差值小于阈值或次数超过上限,则迭代结束;
步骤七:基站将所得的资源分配与任务卸载策略发送给移动终端,流程结束。
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