[发明专利]一种基于非正交多址的边缘计算任务卸载方法

权利要求书

1.一种基于非正交多址(non-orthogonal multiple access，NOMA)的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，不同终端用户可以共享相同的频谱资源使其任务并行卸载，通过一种遗传算法来得到边缘计算中基于NOMA的任务卸载方案，使网络中所有任务请求的最大完成时间最小化，所述方法至少包括以下步骤：

步骤1、构建边缘计算网络场景，网络中存在N个边缘服务器，边缘服务器集合由C＝{1,2,K,s,K,N}表示，其中s表示边缘服务器的序列号，第s个边缘服务器的上行链路带宽用B_s表示，网络中存在M个任务请求，任务请求集合表示为U＝{1,2,...,i,...,j,...,M}，其中i,j表示任务的序列号，第i个任务的发射功率为p_i，其传输数据大小用α_i表示，计算工作量用ω_i表示，第i个任务传输到第s个边缘服务器的信道功率增益用表示；

步骤2、应用NOMA技术，不同用户可以共享相同的频谱资源进行并行传输，通过在接收端进行串行干扰消除，从而实现正确解调，对于卸载到同一边缘服务器的任务，首先按照其信道增益进行降序排列，在解调时信道增益大的任务信号会被首先解调，其余的信道增益小的任务信号会被视为干扰，以此类推，直到解调到最后一个任务信号；

步骤3、网络控制器将所有任务卸载至边缘服务器上执行，使网络中所有任务请求的最大完成时间最小化，对该任务卸载问题进行建模，可将目标表示为其中表示第i个任务卸载到第s个边缘服务器上的执行时间，表示第i个任务是否卸载到第s个边缘服务器上，取值为1或0；

步骤4、采用一种遗传算法求解步骤3中的任务卸载问题，计算所有任务的卸载决策集合

2.根据权利要求1中所述的一种基于非正交多址的边缘计算任务卸载方法，其特征在于任务卸载到边缘服务器上的执行时间包括任务卸载时间和任务计算时间，即其中σ²表示信道噪声功率，当大于时，取值为1，反之则为0，表示第s个服务器分配给第i个任务的计算资源。

3.根据权利要求1中所述的一种基于非正交多址的边缘计算任务卸载方法，其特征在于每个任务不可分割，且只能卸载到某一边缘服务器上，即。

4.根据权利要求1中所述的一种基于非正交多址的边缘计算任务卸载方法，其特征在于该遗传算法至少包括以下步骤：

1)初始化：

①对于任意初始化

②设置种群规模K与最大遗传代数T，产生初始种群：用实数编码方式对染色体信息进行编码，即个体基因值用某范围内的一个实数来表示，随机生成K个M维实数向量，向量的每一维取值范围为(1,N)，每一个实数向量代表一个染色体，其维数代表任务序列号，对应的取值代表提供计算服务的边缘服务器序列号，这样每个染色体就代表一种卸载方案；

2)遗传操作：

①对每个染色体个体进行评价，评价值函数F按以下公式计算：

每个代内评价值最大的染色体个体可以直接进入下一代的群体中，其余染色体个体按照轮盘赌法进行选择，并参与交叉和变异，轮盘赌法选择流程如下：

a)计算每个染色体个体被选择的概率其中F_k表示第k个染色体个体的评价值，K-1即剩余种群规模；

b)计算每个个体的累计概率

c)随机产生一个0到1之间的数a，当a≤G₁，个体1被选择，当G_k-1＜a≤G_k时，个体k被选择，循环K-1，直至K-1个个体被选出；

②将被选择的染色体个体随机两两配对进行交叉，如果第一个基因位的基因不同，则在第一个基因位进行相互交叉，如果相同，则第二基因位的基因相互交叉，依此类推，得到新的染色体；

③对所有新的染色体上的基因进行随机单点变异，即随机选择染色体上的一个基因位进行变异，变为新的染色体个体，并将其编入下一代种群中；

3)判断是否达到最大遗传代数T，如果是，则计算代内每个染色体的评价值并输出评价值最大的染色体个体，得到最终任务卸载决策方案，否则，返回执行步骤2)。