[发明专利]一种车联网中基于群智进化的边云协作任务卸载方法

权利要求书

1.一种车联网中基于群智进化的边云协作任务卸载方法，其特征在于，包括：

步骤1，搭建基于总任务时延和总任务能耗的边云协作的车辆边缘计算模型；所述总任务时延包括所有车辆任务的任务传输时延、任务等待时延和任务执行时延，所述总任务能耗包括所有车辆任务的任务传输能耗和任务执行能耗；

步骤2，获取最新的车辆任务集、边缘设备集，包括每个车辆任务的信息和每个边缘设备的状态信息；

步骤3，基于获取到的车辆任务集和边缘设备集，根据车辆边缘计算模型，采用改进麻雀搜索算法求解得到车辆任务集的卸载决策；所述卸载决策是指所有车辆任务各自的目标卸载位置，即本地边缘设备、其他协作边缘设备或者云中心。

2.根据权利要求1所述的边云协作任务卸载方法，其特征在于，基于总任务时延和总任务能耗的边云协作的车辆边缘计算模型为：

minψ＝min(w_EE^o+w_DD^o)

式中，ψ表示总任务卸载成本，D^o表示总任务完成时延，E^o表示总任务能耗，w_D和w_E分别表示总任务完成时延和总任务能耗的权重系数。

3.根据权利要求2所述的边云协作任务卸载方法，其特征在于，总任务时延的计算模型为：

式中，表示任务t的完成时延，分别表示任务t的传输时延、等待时延和执行时延，表示任务t在云中心上执行的时延；

a表示用户车辆集A中的车辆，b表示边缘设备集B中的边缘设备，c表示云中心，t表示车辆任务集T中的任务，分别表示任务t在本地边缘设备、其他协作边缘设备和云中心执行；

α_t表示任务t的数据量，v_a,b表示用户车辆与边缘设备之间的上行数据传输速率，表示任务t在两个边缘设备之间的数据传输速率，表示任务t在边缘设备与云中心之间的数据传输速率；表示任务t在本地边缘设备b执行，表示任务t在协作边缘设备执行，表示任务t在云中心执行；β_t表示任务t的计算量，表示边缘设备分配给任务t的计算量。

4.根据权利要求3所述的边云协作任务卸载方法，其特征在于，总任务能耗的计算模型为：

式中，分别表示任务t的传输能耗和执行能耗；δ_a,b表示用户车辆与边缘设备之间的无线传输功率，δ_b表示边缘设备的有线传输功率；表示云中心的任务执行功率，表示边缘设备的任务执行功率系数。

5.根据权利要求4所述的边云协作任务卸载方法，其特征在于，步骤3包括：

步骤3.1，各边缘设备判断任务集是否为空，若无任务，继续接收新任务，否则，进行下一步的任务卸载处理；

步骤3.2，引入时延松弛变量ζ基于任务最大完成期限d_t，考虑不同时延约束d_ζ∈((d_t-ζ),d_t)，进行任务预卸载；具体地：

步骤3.2.1，在当前总任务能耗E^o计算模型基础上，计入超时惩罚能耗修改总任务能耗为其中，ε为时延-能耗惩罚算子；

步骤3.2.2，基于改进麻雀搜索算法，以融入超时能耗惩罚的总任务能耗E_*^o为适应度函数，得到不同时延约束的任务预卸载位置y(d_ζ)，将不同时延约束的任务预卸载位置集记为

步骤3.3，计算不同时延约束的任务预卸载位置集的总任务完成时延D^o和总任务能耗E^o；

步骤3.4，将总任务完成时延D^o和总任务能耗E^o进行赋权相加，得到总任务卸载成本ψ；

步骤3.5，贪心比较不同时延约束的任务预卸载位置集的ψ，得到车辆任务集的目标卸载位置集。