[发明专利]一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法

说明书

本发明公开了一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法，包括步骤：建立边缘计算网络；基于二进制初始化N个无线节点的卸载决策，并获取对应的最大能效值和计算资源分配结果；根据卸载决策M^l产生N个候选卸载决策；获取各候选卸载决策的最大能效值和计算资源分配结果；获取最佳候选卸载决策M^l(j^*)；判断M^l(j^*)对应的最大能效值θ^l(j^*)是否大于M^l对应的最大能效值θ^l，若是，将M^l(j^*)和θ^l(j^*)分别作为M^l+1及其对应最大能效值，返回执行下一次迭代，否则，将M^l及对应的计算资源分配结果作为最终决策分配结果。该方法保证计算任务不可拆分性并避免节点间通讯干扰，能可快速求解出最佳决策分配结果，从而提高了无线节点的能量效率。

技术领域

本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法。

背景技术

随着物联网的快速发展，衍生出越来越多的实时交互应用，如自动驾驶、智能仓储等。然而，这些应用往往存在大量计算，同时又需求低时延以满足实时性，但物联网的许多无线设备计算资源和工作功率有限，因此在处理此类任务时存在难以接受的延迟。而移动边缘计算(MEC)技术允许本地用户将部分或全部计算负载卸载到边缘计算服务器上，从而大幅度地增强了无线节点的任务处理能力。

现有技术中的大多数边缘计算网络研究工作采用部分卸载模式，即认为无线设备的计算任务可随意拆分，将任务的一部分卸载给边缘服务器计算，一部分留在本地计算。然而在实际应用中，许多任务往往具有不可拆分性，且节点间的任务卸载通讯往往存在相互干扰现象。此外，因为边缘服务器往往有稳定的能量来源，如电网供电。而无线节点往往无可靠的能量来源，多使用电量有限的电池，能耗问题无法忽略。

发明内容

本发明的目的在于针对上述问题，提出一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法，该方法保证计算任务不可拆分性的同时避免了节点间的任务卸载通讯相互干扰现象，能够快速求解出最佳卸载决策和计算资源分配结果，从而提高了无线节点的能量效率。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案为：

本发明提出的一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法，包括如下步骤：

S1、建立边缘计算网络，边缘计算网络包括边缘服务器和N个无线节点；

S2、初始化N个无线节点的卸载决策M⁰＝[m₁,m₂,…,m_i,…,m_N]，并获取M⁰的最大能效值及对应的计算资源分配结果，其中，m_i∈{0,1}，若m_i＝1，表示第i个无线节点选择将计算任务完全卸载至边缘服务器，记为第一类无线节点，若m_i＝0，表示第i个无线节点选择完全本地计算，记为第二类无线节点，计算资源分配结果包括第一类无线节点的卸载发射功率和第二类无线节点的CPU计算频率；

S3、根据第l次迭代的卸载决策M^l产生N个候选卸载决策{M^l(1),M^l(2),…,M^l(j),…,M^l(N)}，其中，表示二进制求和，即变换第l次迭代过程中第j个无线节点的决策，l＝0,1,2,…；

S4、获取N个候选卸载决策各自的最大能效值及对应的计算资源分配结果；