[发明专利]一种基于用户公平性最大化的任务卸载与资源分配方法

权利要求书

1.一种基于用户公平性最大化的任务卸载与资源分配方法，考虑一个包含m个边缘计算服务器的地区，M_m为第m个边缘计算服务器，在地区内其中分布着n个任务T_n为第n个任务，每个任务需要被卸载到边缘计算服务器，并使用边缘计算服务器提供的计算资源进行计算；T_i为第i个任务，任务T_i的服务体验欠缺系数G_i定义为实际时延d_i与最大允许时延D_i的比值，即G_i＝d_i/D_i，其中任务T_i的实际时延d_i为任务的传输、传播时延与在边缘计算服务器上的计算时延之和，任务集合中的最大服务体验欠缺系数为其特征在于，该方法是以最小化任务集合中的最大服务体验欠缺系数为目标，为每个任务确定卸载地点以及所分配的计算资源数量，边缘计算服务平台的目标函数设计如下：

式中，Γ为任务的卸载方案，为任务的资源分配方案，F_comp为边缘计算服务器M_comp的计算资源总数量，f_comp,i为M_comp分配给任务T_i的计算资源数量，S_i为任务T_i所需的服务类型，为M_comp提供的服务类型集合；限制条件分别为：M_comp分配给任务的计算资源之和不超过M_comp的计算资源总数量、任务T_i的实际时延d_i不超过T_i的最大允许时延D_i、以及任务的卸载地点需要选择配置了其所需服务类型的边缘计算服务器；

所述边缘计算服务平台是所有边缘计算服务器的总称，就是所有边缘计算服务器组成了边缘计算服务平台；

该方法使用一种保证用户公平性的资源分配方法，称作FGRA，该资源分配方法基于单个边缘计算服务器的最大服务体验欠缺系数最小化的机制，使用了二分搜索法，其具体包括以下步骤：

1.1)初始化单个边缘计算服务器M_comp的服务体验欠缺系数上限为服务体验欠缺系数下限根据分配到该边缘计算服务器M_comp的任务集合的属性计算出；其中任务T_i的服务体验欠缺系数g_i的计算方式为：

式中，d_i为任务T_i的实际时延，D_i为任务T_i的最大允许时延，整理并合并成上述的形式，并用辅助参数θ_i和η_i替代式子中的常数部分；由上式可知，边缘计算服务器M_comp中任务的服务体验欠缺系数下限无限接近于θ_i；由于在实际计算中不会真正取到θ_i这个值，因此只初步设置

1.2)令M_comp的最大服务体验欠缺系数为令的所有任务的服务体验欠缺系数G_i＝g_comp，并根据下式算出每个任务在该服务体验欠缺系数g下所需的资源数量f_comp,i：

1.3)对边缘计算服务器M_comp的任务的资源数量进行求和：如果这个值大于M_comp的总计算资源F_comp，则增大最小服务体验欠缺系数的搜索范围，如果这个值小于M_comp的总计算资源F_comp，则缩小最小服务体验欠缺系数的搜索范围，

1.4)重复步骤1.2)、1.3)，直至边缘计算服务器M_comp的任务的资源数量达到了最大迭代次数时，该情况下的g_comp值即为中所有任务的服务体验欠缺系数，并依此计算出中所有任务所分配到的资源数量。