[发明专利]一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法

权利要求书

1.一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法，应用于边缘计算服务器，其特征在于，所述方法包括：

S1：收集系统数据信息，所述系统数据信息包括系统内每个移动设备i的待卸载任务信息w_i＝(d_i,c_i),i∈N、系统中移动设备的总数N以及每个移动设备本身的基本发射功率p_base和最大发射功率p_full，其中，d_i表示任务的计算数据量，c_i表示计算每比特数据所需要的CPU周期数，并基于所述系统数据信息形成第一约束方程；

S2：根据系统收益偏好的先验知识形成系统收益函数的第二约束方程；

S3：优化算法参数初始化；

S4：基于所述第一约束方程和第二约束方程，确定针对所述待卸载任务的最大期望收益的优化方程，基于所述最大期望收益的优化方程，采用改进天牛须算法求解最优卸载策略；

S5：根据最优卸载策略卸载任务；

所述采用改进天牛须算法求解最优卸载策略包含以下步骤：

D1：将计算卸载策略进行编码映射，使天牛的空间位置可以转换为计算卸载策略；

D2：随机初始化天牛位置，并根据天牛位置映射计算卸载策略，同时根据第一约束方程和第二约束方程获取天牛适应度值，将适应度值和天牛空间位置分别存储为最优适应度值和最优位置；

D3：随机初始化天牛触须方向，并根据天牛本身位置计算其左右触须的空间位置，并根据收益函数得出左右触须的适应度值，采取多通道探索策略，寻找最优触须位置；

D4：根据天牛左右须方向，更新天牛位置，进而获取空间位置映射的卸载策略，得出适应度值，对比最优值选择性更新最优适应度值和最优位置；

D5：根据先验知识更新天牛步长，并重新进行D3操作，在满足最大迭代次数后，根据最优空间位置映射为最优计算卸载策略。

2.如权利要求书1所述的一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤D3中，所述多通道探索策略，其特征在于：

D3-1：天牛在新的位置随机转动触须，计算出触须所在空间位置的适应度值；

D3-2：将天牛本身位置的适应度值与天牛触须位置的适应度值进行对比，若左右须的适应度值均小于天牛本身位置的适应度值时，重新进行D3-1操作；

D3-3：当左右须适应度值有大于天牛本身位置适应度值时，代表该方向为更优方向，此时直接进入位置更新操作。

3.如权利要求书1所述的一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤D4中，根据天牛左右须方向更新天牛位置具体采用模拟去火策略。

4.如权利要求书1所述的一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法，其特征在于，所述第一约束方程为：

其中，m为服务器的CPU核心数，代表服务器最多可同时处理m个计算任务；

m_i表示移动设备i在服务器所分配的计算核心；

p_i表示设备i的天线发射功率；

p_base和p_full分别表示移动设备的最小发射功率和最大发射功率；

所述第二约束方程为：

其中，Ti local表示任务w_i在移动设备本地计算所消耗的时间成本，表示任务w_i卸载到边缘服务器计算所消耗的时间成本，表示任务w_i在移动设备本地计算的能耗成本，表示任务w_i卸载到边缘服务器时移动设备i的能耗成本，σ∈[0,1]表示权重因子，表示MEC系统的系统收益侧重于能耗还是时延。

5.如权利要求书4所述的一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法，其特征在于，所述最大期望收益的优化方程为：

s.t.

C1:

C2:

C3:p_base≤p_i≤p_full

其中，P为移动设备发射功率策略，M为CPU核心分配策略。