[发明专利]多边缘服务任务选择卸载方法、装置及相关设备

说明书

本发明实施例公开了多边缘服务任务选择卸载方法、装置及相关设备。该方法包括构建多边缘服务器多移动设备的系统模型；获取当前时隙产生的任务，并判断任务的数量是否超过预设任务数量阈值；若是则基于系统模型内当前时隙所有任务的延迟敏感度以及系统模型各环境参数，根据预置的遗传算法计算所有任务的卸载决策，并根据卸载决策配置当前时隙的所有任务；若否则按预设规则确定任务的卸载决策。该方法可以更好地适应移动设备不断产生新的任务的移动性场景，动态地分配移动设备上计算任务的卸载策略。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种多边缘服务任务选择卸载方法、装置及相关设备。

背景技术

目前，通过在网络边缘处的基站部署边缘服务器，移动用户可以将其计算任务卸载到服务器上处理，利用其强大的计算能力降低任务处理的延迟或能耗。这一过程涉及到对通信计算资源的合理分配，包括计算任务卸载决策优化、边缘服务器放置、通信频谱分配等，其中任务卸载决策优化是尤为重要的一项内容。

现有的卸载决策优化方案是将边缘计算系统中的卸载问题形式化为某一优化问题，从而使用博弈论、凸优化等方法寻找问题的解，然而，它们难以动态地给出优化的任务卸载决策配置，在现有的动态化移动场景中具有很差的适应性。

发明内容

本发明实施例提供了一种多边缘服务任务选择卸载方法、装置及相关设备，旨在解决现有技术中多边缘服务器多移动设备场景下的任务卸载动态优化问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种多边缘服务任务选择卸载方法，其包括：

构建多边缘服务器多移动设备的系统模型，所述系统模型包括若干边缘服务器及若干移动设备的工作负载数据及任务的数量；

获取当前时隙产生的第一待分配任务，并判断所述第一待分配任务的数量是否超过预设任务数量阈值；

若是，则基于所述系统模型内当前时隙所有第一待分配任务的延迟敏感度以及所述系统模型各环境参数，根据预置的遗传算法计算所有第一待分配任务的卸载决策，并根据所述卸载决策配置当前时隙的所有第一待分配任务；

若否，则按预设规则确定所述第一待分配任务的卸载决策。

第二方面，本发明实施例提供了一种多边缘服务任务选择卸载装置，其包括：

构建模块，用于构建多边缘服务器多移动设备的系统模型，所述系统模型包括若干边缘服务器及若干移动设备的工作负载数据及任务的数量；

判断模块，用于获取当前时隙产生的第一待分配任务，并判断所述第一待分配任务的数量是否超过预设任务数量阈值；

计算模块，用于所述第一待分配任务的数量超过预设任务数量阈值，则基于所述系统模型内当前时隙所有第一待分配任务的延迟敏感度以及所述系统模型各环境参数，根据预置的遗传算法计算所有第一待分配任务的卸载决策，并根据所述卸载决策配置当前时隙的所有第一待分配任务；

确定模块，用于所述第一待分配任务的数量不超过预设任务数量阈值，则按预设规则确定所述第一待分配任务的卸载决策。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的多边缘服务任务选择卸载方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的多边缘服务任务选择卸载方法。