[发明专利]一种移动边缘计算成本效益优化方法、系统及应用

权利要求书

1.一种移动边缘计算成本效益优化方法，其特征在于，所述移动边缘计算成本效益优化方法包括：

用户个数和集合分别为N和AP个数M，每个AP所能容纳的最大用户数K，本地可行集合本地不可行集合本地用户个数和集合分别为N_loc和MEC服务器用户个数和集合分别为N_mec和云中心用户个数和集合N_cloud和MEC服务器集合用户任务输入数据量D_n，用户任务处理密度λ_n，用户本地处理能力用户任务的最大可容忍时延用户信道增益g_n,m，用户本地处理能耗系数α参数；

根据本地执行的可行性以及用户任务的最大可容忍时延来进行卸载决策分配优化；对于每个用户，判断本地执行是否可行，如果可行，则用户暂时放入本地可行集合如果不可行，则用户暂时放入本地不可行集合

如果N₁＜MK，即本地不可行用户的数量小于MEC服务器能够承受的容量，则中的所有用户卸载到MEC服务器，并将MK-N₁个用户从本地可行集移到MEC服务器使MEC服务器饱和，此时中剩余的用户任务在本地执行；如果N₁＞MK，即一些用户必须卸载到云中心处理，挑选MK个用户卸载到MEC处理，剩余的用户将被卸载到云中心，此时中所有用户任务在本地执行；

进行MEC接入控制和用户分簇优化：根据所定义的新参数，计算MEC中所有用户的值，找到最大值所对应的用户和MEC服务器，即表示此用户任务想卸载到此MEC服务器，判断此MEC服务器是否已满，如果未满，则将此用户卸载到这个MEC服务器，并将此用户从中去除，再进行下一次迭代；否则，则将此MEC服务器从整个MEC服务器集合中去除，进行下一次迭代；

进行本地计算资源分配优化：对于每个在本地执行任务的用户，使其本地处理时延等于用户任务最大处理时延，即可得到本地计算资源分配；

进行MEC服务器功率控制优化：对于卸载任务到MEC服务器处理的用户，首先，针对终端用户K，采用处理时延满足最大时延的用户功率；在确定用户K的功率后，用户K-1的功率根据速率也可求出；以此类推，直到求出第一个用户的功率，即可得到用户功率分配；

进行云中心功率控制优化：对于卸载任务到云中心处理的用户，采用满足处理时延等于最大时延的发射功率，即可得到云中心用户功率分配；

所述接入控制和用户分簇优化，包括：

(1)MEC服务器用户个数N_total，MEC服务器个数G₁,G₂...G_M，MEC服务器集合

(2)对于每个用户计算Γ_n,m＝g_n,mF_m，记为集合Γ＝{Γ_n,m}；MEC服务器m；

(3)判断是否满足N_total≤MK，如果满足，找到(n^*,m^*)＝argmaxΓ；如果不满足，执行步骤(5)；

(4)判断是否满足如果满足，Γ_n＝{Γ_n.m}＝0，N_total＝N_total+1；如果不满足将第m^*个MEC服务器从中去除并设接着执行步骤(3)；

(5)算法执行结束，得到接入控制和用户分簇优化策略。

2.如权利要求1所述移动边缘计算成本效益优化方法，其特征在于，步骤(2)中，信道增益最好的MEC服务器会降低数据传输延迟，计算资源最多的服务器会降低任务处理延迟；结合这两个因素，定义一个新的参数Γ_n,m＝g_n,mF_m，Γ_n,m越大，用户n越想访问MEC服务器m。