[发明专利]一种移动边缘计算环境下的工作流任务卸载方法及系统

说明书

一种移动边缘计算环境下的工作流任务卸载方法及系统，其中移动边缘计算环境下的工作流任务卸载方法包括以下步骤：S1：获取无线设备的信息，计算信道增益值，构建信道模型；S2：生成卸载计算模式及本地计算模式，并得到两种计算模式下的数据计算速率；S3：构建工作流任务卸载模型并设定约束条件；S4：构建马尔可夫决策模型，确定卸载策略函数；S5：采用SAC模型求解卸载策略函数，进行工作流任务的卸载。通过求解一个最优的工作流任务卸载策略来优化工作流任务的计算效率、工作流任务传输的时间分配和无线设备之间的时间分配，极大地提高了工作流任务的计算效率和无线设备的处理能力，从而提高无线设备使用者的体验感。

技术领域

本发明涉及移动边缘计算领域，尤其是涉及一种移动边缘计算环境下的工作流任务卸载方法及系统。

背景技术

近年来，随着移动设备的爆炸式增长和互联网技术的不断发展，智能终端在人群中得到普及，与此同时，人们也更加渴望能够有一个高速的智能终端计算环境，以便能够满足自身对智能设备计算响应的需求。由于这种需求不断增长，传统的计算资源、带宽资源等资源的缺失使得这种日益增长的需求迟迟不能得到满足，加上智能终端设备自身处理能力的局限性，往往不能够独立、高速地处理自身的数据密集型任务，加之云计算技术也不能够针对数据密集型任务做出快速的计算和响应，所以这就需要科研工作者不断地拓展新思维，研发新技术从而支持智能设备的密集型计算任务的需求，从而满足人们对智能设备的要求。基于这种需求背景，人们亟待新技术的出现和发展，移动边缘计算应运而生。

伴随着互联网技术的不断发展，工作流技术逐渐被应用到如车联网、物联网、电子商务等各种新兴领域中，特别是应用到各领域、各企业自身的管理系统中。工作流技术的特点就是能够将特定的业务流程从传统的应用程序中剥离出来，以便能够对这些业务流程进行独立管理。同时，剥离出来的业务流程能够适应更多变的应用场景和环境，从而使得对多种业务进行并行处理，最终实现提高任务处理效率、减轻工作流程的目标。

由于移动边缘计算具有低延迟、高带宽等技术特征，因此，现在企业越来越多的将工作流任务放到移动边缘计算的环境中去执行了，从而能够借助移动边缘计算技术的特性，快速地得到自身想要的结果。但是在移动边缘计算网络中会面临一些问题，例如，在实时变化的信道环境下，如何根据信道环境变化分配工作流任务，以达到工作流任务的执行速率最大化的目标。在工作流任务的计算卸载决策中，如何确定将该工作流任务进行本地计算还是进行卸载计算。

截至目前，经过相关领域的专家、学者的不断研究，针对移动边缘计算环境下进行工作流任务卸载的问题也已经形成了许多先进的解决方案，但是这些方案并不能保证当前的卸载动作是有序的。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种移动边缘计算环境下的工作流任务卸载方法，基于深度强化学习，通过求解一个最优的工作流任务卸载策略来优化工作流任务的计算效率、工作流任务传输的时间分配和无线设备之间的时间分配，极大地提高了工作流任务的计算效率和无线设备的处理能力，从而提高无线设备使用者的体验感。

本发明中的工作流任务卸载方法，确定了当前要进行的动作是有序的，并保证当前动作应用于连续的动作空间，并且当前动作的选择需要从可执行的动作中进行选择。

本发明提供的移动边缘计算环境下的工作流任务卸载方法，包括以下步骤：

S1：获取无线设备的信息，计算信道增益值，构建信道模型；

S2：生成卸载计算模式及本地计算模式，并得到两种计算模式下的数据计算速率；

S3：构建工作流任务卸载模型并设定约束条件；

S4：构建马尔可夫决策模型，确定卸载策略函数；

S5：采用SAC模型求解卸载策略函数，进行工作流任务的卸载。