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专利号: 2022106697184
申请人: 燕山大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2026-01-27
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其特征在于,其包括以下步骤:S1、求解时延任务在本地处理的平均时延和平均电池电量,所述时延任务包括实时任务和非实时任务;

S2、求解时延任务在边缘层处理的平均时延和平均电池电量;

S3、运用全概率公式计算时延任务在MEC系统中的平均电池电量,进而获得MEC系统的平均电池电量Emec;

S4、权衡时延任务的平均时延和MEC系统的平均电池电量,构建带有多个不等式约束的MEC系统评价函数其中, 表示非实时任务经过本地输出端口卸载到边缘层SBS上处理的概率; 表示实时任务经过本地输出端口卸载到边缘层MBS簇II上处理的概率;f1表示实时任务的平均时延对系统评价函数的影响因子;f2表示MEC系统的平均电池电量对系统评价函数的影响因子;f3表示非实时任务的平均时延对系统评价函数的影响因子,且满足f1+f2+f3=1;

分别表示实时任务和非实时任务在MEC系统中的平均时延;Emec表示MEC系统的平均电池电量;λ1,λ2分别表示系统中非实时任务和实时任务的到达率,且满足λ1≥0和λ2≥0;μlc表示本地服务器CPU的服务速率,且满足μlc≥0;μlo表示本地输出端口的服务速率,且满足μlo≥0;μ1表示SBS上一个虚拟机的服务速率,且满足μ1≥0;μ2表示MBS簇I上一个虚拟机的服务速率,且满足μ2≥μ1;μ3表示MBS簇II上一个虚拟机的服务速率,且满足μ3≥μ2;n1,n2,n3均为一常数;

S5、利用基于拉格朗日乘子的一般约束乘子法PHR,运用MATLAB求解使得S4中MEC系统评价函数 达到最小值的策略优化结果,得到最优的任务卸载概率组合

2.根据权利要求1所述的基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括以下步骤:S11、实时任务在本地服务器CPU处理的平均时延 和平均电池电量 分别为:其中, 表示实时任务在本地服务器CPU处理的概率; 和 分别表示本地服务器CPU的执行和空转功率; 表示实时任务在本地服务器CPU的流通强度;

S12、实时任务本地输出端口进行传输的平均时延 和平均电池电量 分别为:其中, 表示实时任务经本地输出端口传输到边缘层MBS上处理的概率; 和 分别表示本地输出端口的执行和空转功率; 是实时任务在本地输出端口的流通强度;

S13、非实时任务在本地服务器CPU处理的平均时延 和平均电池电量 为:其中, 表示非实时任务在本地服务器CPU接受的概率; 表示非实时任务在本地服务器CPU的流通强度;

S14、非实时任务本地输出端口进行传输的平均时延 和平均电池电量 为:其中, 表示非实时任务经本地输出端口传输到边缘层SBS上处理的概率; 表示非实时任务在本地输出端口的流通强度。

3.根据权利要求1所述的基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:S21、实时任务在边缘层MBS上处理的平均时延 和平均电池电量 为:其中, 表示实时任务经过本地输出端口卸载到边缘层MBS簇II上处理的概率; 和分别表示边缘层MBS上一个虚拟机的执行和空转功率; 表示实时任务在MBS上簇II中的流通强度;k表示在边缘层MBS簇II上的实时任务的数量;LR表示时延敏感性任务在边缘层MBS簇II上的损失率,且 表示MBS簇II上实时任务的数量为n3的概率;

S22、非实时任务在边缘层SBS上处理的平均时延 和平均电池电量 为:其中, 表示非实时任务经过本地输出端口卸载到边缘层SBS上处理的概率; 和分别表示边缘层SBS上一个虚拟机的执行和空转功率; 表示实时任务在SBS上MEC服务器中的流通强度;πi,j表示当边缘层MBS簇I上非实时任务的数量为i且边缘层SBS上非实时任务的数量为j时的稳态概率;K表示边缘层SBS的系统容量,所述边缘层SBS的系统容量包括边缘层SBS上的虚拟机总数和缓存容量;

S23、非实时任务在边缘层SBS过负载时,被二次卸载到边缘层MBS簇I上的概率 为:其中,πi,K表示当边缘层MBS簇I上非实时任务的数量为i且边缘层SBS上非实时任务的数量为K时的稳态概率,即边缘层SBS上所有虚拟机全部运转且SBS上的缓存也全部被非实时任务占满的稳态概率;

S24、非实时任务在边缘层MBS上处理的平均时延 和平均电池电量 为:其中, 表示非实时任务经过本地输出端口卸载到边缘层SBS上处理的概率; 表示非实时任务在MBS上簇I中的流通强度。

4.根据权利要求1所述的基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下步骤:S31、运用全概率公式,得到实时任务和非实时任务在MEC系统中平均电池电量S32、加权获得MEC系统的平均电池电量Emec:

5.根据权利要求1所述的基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其特征在于,所述步骤S4中所述时延任务的平均时延包含实时任务和非实时任务在MEC系统中的平均时延 分别借助全概率公式得到:

6.根据权利要求1所述的基于双层边缘结构的MEC任务卸载策略的性能评估方法,其特征在于,所述MEC系统包含本地层和边缘层,在本地层部署一个任务调度器、一个本地服务器CPU和一个本地输出端口,在边缘层部署SBS和MBS两类基站;在所述本地服务器CPU和本地输出端口中各引入一个抢占优先权策略,在边缘层引入一个边缘二次卸载策略。