[发明专利]复杂异构移动边缘计算中基于生成对抗式网络的高能效低延迟工作流应用迁移方法

说明书

本发明公开一种复杂异构移动边缘计算中基于生成对抗式网络的高能效低延迟工作流应用迁移方法。该方法综合考虑了工作流应用中子任务之间的复杂依赖关系对于应用执行时间和系统总消耗能量的影响，并且考虑了包括网络连接通道带宽，所有基站的可用资源、工作速度和能量，以及智能终端设备的传输数据功率、能量和工作速度约束。综合以上因素，构建了同时降低系统总能耗和应用总延迟的双目标混合整数非线性规划模型。然后，为得到分布多样化的高质量候选解，设计了一种新颖的结合生成对抗网络和基于分解的多目标进化算法的双目标优化算法，从而得到移动边缘计算中基于生成对抗式网络的高能效和低延迟工作流应用迁移方法。本发明能够在复杂异构移动边缘计算中，将多个工作流应用的子任务调度到终端设备、小型基站和大型基站中执行，从而同时降低应用延迟以及系统总能量消耗。

技术领域

本发明涉及移动边缘计算中的应用迁移技术。更具体地，涉及一种复杂异构移动边缘计算中基于生成对抗式网络的高能效低延迟工作流应用迁移方法。

背景技术

目前的智能移动设备具有高分辨率图像显示、硬件设计紧凑、支持用户可定制应用特征，因此得到了广泛的使用。近年来物联网和5G技术得到了显著的发展，这促进了这些移动设备之间以及它们与人类之间的通信，并且由此衍生了很多新的计算密集型的应用，如增强现实、智慧医疗、语音识别、自然语言处理、在线游戏和实时监控。这些应用需要大量的CPU、内存计算资源以及长时间地消耗这些智能移动设备中的电池能量。然而，智能移动设备中的计算资源、电池容量和无线网络资源都非常有限。因此，智能移动设备(如可穿戴设备、无线传感器和智能手机)，往往无法支撑这些计算密集型和延迟敏感型应用的运行。为克服计算资源的不足以及维持智能移动设备中应用的性能，业界提出了移动边缘计算的新型计算模式，它融合了云计算和移动网络的优点，并在网络边缘提供大量的计算、存储和网络资源。因此，智能移动设备能够将其中的延迟敏感型应用的部分或全部计算任务迁移到临近的移动边缘计算中的服务器中，从而能够在延迟要求内执行这些应用。

通常情况下，移动边缘计算中的服务器通常分布和部署在一个大型基站以及多个小型基站中。每个智能移动设备所迁移的应用均可以在一个大型或者小型基站中得到执行，因此需要它决定选择与哪一个特定的基站进行连接并将其应用迁移到该基站中进行执行。而智能移动设备和基站的关联十分关键，因为它直接影响智能移动设备和基站之间的通信速率、能量消耗。不同于传统异构网络中的终端和基站的关联问题，移动边缘计算中的终端和基站的关联需要考虑更多复杂的因素，包括终端与基站之间有限的网络连接通道带宽、终端和基站的最大可用能量、终端应用的计算数据大小、延迟要求以及基站之间的信号干扰因素。此外，终端应用的计算迁移在降低了终端计算需求和能量消耗的同时，也增大了终端和基站之间的通信开销/延迟，从而增大了应用的实际延迟。

此外，在智能移动设备中往往存在一些工作流应用，这些应用由多个按照顺序执行的子任务组成。子任务之间存在复杂的依赖关系，往往需要按照任务之间的输入和输出关系按照顺序进行执行，而这些子任务之间的依赖关系决定了它们的执行顺序和执行时间。比如，增强现实应用可以由五个子任务组成，分别是视频采集、追踪、映射、目标对象识别和渲染。每个子任务均可以迁移到临近基站中进行执行，从而有效降低终端的能量消耗和应用执行时间。因此，针对该类型工作流应用，为保证终端应用能够其规定的延迟内得到执行，必须在应用迁移时考虑应用子任务之间的依赖关系。总之，在移动边缘计算中如何提供低能耗和低延迟的工作流应用迁移变得十分具有挑战性。