[发明专利]工业物联网任务卸载方法、系统、设备及存储介质

说明书

本披露公开了一种工业物联网任务卸载方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：响应于工业物联网设备发出的任务卸载请求，获取工业物联网的应用任务；利用PASD模型根据应用任务确定卸载操作；卸载操作中包含有卸载决策和资源分配决策；将卸载操作发送至工业物联网设备；其中，PASD模型中包含有Dueling DQN模型，Dueling DQN模型输出的Q值所对应的奖励为任务平均完成时间和系统总能耗的加权和的负值，Q值为Dueling DQN模型执行卸载操作所对应的动作价值；PASD模型输出最大Q值所对应的卸载操作作为确定的卸载操作。通过如上工业物联网任务卸载方法能够在卸载任务时兼顾任务卸载效率和资源分配。

技术领域

本披露一般涉及工业物联网领域。更具体地，本披露涉及一种工业物联网任务卸载方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

随着工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things)的广泛应用，大量的自动化工业设备加入工业物联网，而自动化工业设备会产生大量的工业数据任务，同时这些任务的计算处理需要消耗大量的资源。因此，低延迟和低功耗的生产环境形成了一个工业行业亟需解决的问题。

而云边端协同计算体系的发展弥补了单云计算(MCC，Mobile Cloud Computing)或单边缘计算(MEC，Mobile Edge Computing)环境中任务卸载所存在的不足。为了实现高效的数字计算处理，云边端协同计算体系结构的工业数据处理方式是工业物联网设备可以将工业任务卸载到云服务器或边缘服务器，继而再利用MCC或MEC分担工业数据任务的负载。但随着工业设备中时延敏感型任务增多，工业物联网设备和服务器有限的网络资源和计算资源成为影响计算卸载性能的一个重要因素。因此，如何提升工业数据任务的处理效率的同时降低资源消耗，是目前工业物联网领域中云边端协同计算体系执行任务卸载时需考虑的重要问题。

有鉴于此，亟需提供一种工业物联网任务卸载方法、系统、设备及存储介质，以便于计算出兼顾任务卸载效率和资源分配的卸载操作，以提升工业数据任务的处理效率的同时降低资源消耗。

发明内容

为了至少解决如上所提到的一个或多个技术问题，本披露在多个方面中提出了工业物联网任务卸载方法、系统、设备及存储介质。

在第一方面中，本披露提供一种工业物联网任务卸载方法，包括：响应于工业物联网设备发出的任务卸载请求，获取工业物联网的应用任务；利用PASD模型，根据应用任务确定卸载操作；卸载操作中包含有卸载决策和资源分配决策；卸载决策中含有应用任务的执行方；执行方包括：工业物联网设备、边缘服务器和云服务器；将卸载操作发送至工业物联网设备，以指示工业物联网设备将应用任务卸载至卸载决策中的执行方，并指示卸载决策中的执行方根据资源分配决策分配相应资源以执行应用任务；其中，PASD模型中包含有竞争深度Q网络Dueling DQN模型，Dueling DQN模型输出的Q值所对应的奖励为任务平均完成时间和系统总能耗的加权和的负值，Q值为Dueling DQN模型执行卸载操作所对应的动作价值；PASD模型输出最大Q值所对应的卸载操作作为确定的卸载操作。

在一些实施例中，PASD模型中包含有优先经验回放池，用于存储PASD模型输出的卸载操作，以更新训练样本供PASD模型强化学习。

在一些实施例中，利用PASD模型，根据应用任务确定卸载操作，包括：响应于应用任务，感知当前时隙的系统环境状态；系统环境状态包括工业物联网设备的计算资源信息，边缘服务器的计算资源信息，云服务器的计算资源信息以及无线信道剩余带宽资源信息；PASD模型基于当前时隙的系统环境状态确定卸载操作。

在一些实施例中，利用PASD模型，根据应用任务确定卸载操作之后，还包括：基于卸载操作生成执行卸载操作所对应的奖励，以及下一时隙的系统环境状态；将当前时隙的系统环境状态、卸载操作、奖励和下一时隙的系统环境状态存储至优先经验回放池，以供PASD模型强化学习。