[發明專利]一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統在審
| 申請號： | 202210055327.3 | 申請日： | 2022-01-18 |
| 公開（公告）號： | CN114416367A | 公開（公告）日： | 2022-04-29 |
| 發明（設計）人： | 孫致堯;陳桂芬;王義君;陳廣交;王柳;李新州;吳國偉;顧興龍 | 申請（專利權）人： | 長春理工大學 |
| 主分類號： | G06F9/50 | 分類號： | G06F9/50;G06F9/48 |
| 代理公司： | 北京智行陽光知識產權代理事務所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 崔新芬 |
| 地址： | 130000 *** | 國省代碼： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 邊緣 計算 多用戶 任務 卸載 系統 | ||
1.一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統，其特征在于，包括：
若干組用戶端，所述用戶端用于建立并發送待處理卸載任務；
覆蓋所述若干組用戶端的邊緣服務器集合，所述邊緣服務器集合包括若干組邊緣服務器，每組所述邊緣服務器中均包括：
接收模塊，用于接收所述用戶端發送的所述待處理卸載任務，所述接收模塊包括無線接入點，所述無線接入點接收所述用戶端邊緣節點發送的數據將用戶端和邊緣計算節點進行配對；
排序模塊，根據組成各個待處理卸載任務的規定最晚完成時間和實際執行過程中的允許最晚完成時間，確定任務執行的優先級；
最優決策獲得模塊，基于物聯網設備、邊緣服務器和遠程服務器的資源狀態、要執行的任務狀態和優先隊列狀態，采用DQN網絡，結合物聯網設備、邊緣服務器的資源情況以及物聯網設備產生應用的實時信息，得到當前狀態下各種動作與每種動作對應的消耗，直到DQN網絡收斂，得到最優的任務執行和資源分配策略。
2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統，其特征在于：所述邊緣服務器還包括：
計算模塊，對待處理卸載任務的消耗進行建模，根據是否進行卸載分成兩種情況建模：
1)如果不卸載，則任務本地進行處理；在假設任務執行時間恰好為任務的時間約束的條件下，用戶設備的CPU頻率根據動態電壓縮放技術，取最大頻率與任務需求頻率之間的較小值；然后計算本地消耗；
2)如果進行卸載，則任務在車載邊緣節點進行處理；計算用戶設備發送與接收數據和靜態功率所消耗的能量；若任務結果數據量很小，則消耗的能量和時間忽略不計；結合發送時間計算出任務卸載時用戶端的消耗。
3.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統，其特征在于：所述最優決策獲得模塊包括：
發送子模塊，用于針對與所述邊緣服務器相適配的每一候選匹配網絡，向所述候選匹配網絡對應的匹配狀態表中最大的偏好值所對應的新的頂點發送卸載請求。
4.根據權利要求2所述的一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統，其特征在于：所述計算模塊構建基于移動邊緣計算的多用戶多任務場景模型，所述多用戶多任務場景模型包括系統模型和模塊模型；所述模塊模型包括：任務模型、信道模型、待處理卸載任務卸載模型及邊緣服務器的計算模型，所述根據待處理卸載任務類別和最優決策獲得模塊的最優的任務執行和資源分配策略對任務進行卸載，所述任務類別包括個人任務和共享任務，所述任務卸載策略以最優的任務處理時延為目標求解獲得。
5.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統，其特征在于：所述排序模塊的具體排序方式為：
將所述待處理卸載任務中的整數變量松弛成連續變量，并將最小化最大問題轉化成求最小的問題，所述待處理卸載任務便成為非線性規劃任務；
所述非線性規劃任務是一個非凸問題，采用漸進凸逼近的方法，將所述非線性規劃任務轉化為一個凸優化任務；
采用凸優化的方法求解所述凸優化任務，獲得所述待處理卸載任務的次優解，根據所述待處理卸載任務的次優解并配合待處理卸載任務的規定最晚完成時間和實際執行過程中的允許最晚完成時間，進行排序，排序后每個待處理卸載任務均要在實際執行過程中的允許最晚完成時間之前完成。
6.根據權利要求4所述的一種基于邊緣計算的多用戶多任務卸載系統，其特征在于：對于卸載到邊緣服務器進行處理的任務，任務處理包括：
用戶端將部分任務上傳到邊緣服務器；邊緣服務器進行任務處理；
邊緣服務器將任務處理結果下傳給用戶端，所述任務處理結果即卸載到邊緣服務器處理的任務結果，包括卸載到邊緣服務器處理的共享任務處理結果和卸載到邊緣服務器處理的個人任務處理結果。
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