[发明专利]一种基于5G边缘计算的电力任务卸载及时延优化方法

权利要求书

1.一种基于5G边缘计算的电力业务卸载及时延优化方法，其特征在于，所述电力终端的任务卸载共分为MEC服务器任务卸载和云服务器任务卸载两种，所述具体卸载及时延优化方法步骤如下：

S1、设置各电力终端任务卸载参数；

S2、分别计算出云服务器协同MEC服务器对数据进行计算时各环节所产生的时延消耗，包括平均传输时延T_tran、MEC服务器的平均计算时延T_e、云服务器的计算时延T_c和MEC至云服务器的往返传输时延d_c；

S3、根据任务的优先级引入惩罚函数P_n；

S4、构建由云边协同的计算加权响应时延模型A，其中云边协同是指云服务器辅助的MEC服务器，并加入各环节时延的系数；

S5、根据混合型任务(c_n,λ_n,τ_n,ε_n)的执行成功率和上传、计算卸载任务时的加权响应时延A，来构建面向多种电力终端的混合型任务卸载决策方案的优化目标函数F(x)；

S6、运用KKT条件和拉格朗日乘子算法，给出无线传输网络资源调度和电力终端任务卸载的最优策略(φ,r_e,r_c,y,z)；

S7、利用步骤S3中的惩罚函数P_n，根据步骤S6得到的最优策略(φ,r_e,r_c,y,z)，最终得到电力终端和关键任务计算卸载的最优决策x^*。

2.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘计算的电力业务卸载及时延优化方法，其特征在于，所述步骤S3中的惩罚函数表示为

P_n＝max(T_n-τ_n,0)δ(ε_n)

其中，δ(ε_n)表示不同优先级的惩罚系数，T_n表示任务的执行时延，ε_n则表示混合任务的优先级。

3.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘计算的电力业务卸载及时延优化方法，其特征在于，所述步骤S4中的计算加权响应时延模型A产生的加权响应时延A表示为：

其中，和分别为无线传输网络时延、MEC计算时延和边缘服务节点传输任务至云端并计算时延的加权系数，d_c为MEC服务器至云服务器的往返传输时延，T_tran为平均传输时延、T_e为MEC服务器的平均计算时延、T_c为云服务器的计算时延，在MEC服务器端执行任务卸载的总平均速率用r_e表示，r_c为云服务器执行任务卸载的总平均速率，电力终端任务卸载的平均时延表示为r_n，r为电力终端卸载任务的总平均时延。

4.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘计算的电力业务卸载及时延优化方法，其特征在于，所述步骤S5中优化目标函数表示为：

min F(x)＝min A(x)+P(x)

其中，A(x)为各环节时间加权和，P(x)和Pn都为惩罚函数。

5.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘计算的电力业务卸载及时延优化方法，其特征在于，所述步骤S6所述的最优策略(φ,r_e,r_c,y,z)表示为：

其中，φ表示无线传输网络资源调度决策，η_i(i∈{1,2,...,N+4})和μ_j(j∈{1,2})均为拉格朗日乘数，y_i为优化问题中的不等式约束，z_j为等式约束条件，z_j定义了云边协同系统中的总无线网络传输资源和电力终端任务卸载总量。