[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

说明书

本发明公开了一种基于用户公平性最大化的任务卸载与资源分配方法，边缘计算服务平台收集其对应地区的任务信息，以基于最大化用户公平性为边缘计算服务平台的目标函数，将所述任务集合中的任务卸载到边缘计算服务器进行计算，并对应分配任务所需的计算资源。具体来说，在每个时隙初边缘服务平台会收集该时隙的任务信息，首先为每个任务选择其计算的边缘计算服务器，并在任务卸载方案的基础上采用公平性最大化的资源分配方法确定每个任务在其对应服务器上获得的资源数量，以最小化该时隙内所有任务的最大服务体验欠缺系数。本发明方法能够在预算约束的条件下，让用户有更好的服务体验。

技术领域

本发明涉及边缘计算的技术领域，尤其是指一种基于用户公平性最大化的任务卸载与资源分配方法。

背景技术

边缘计算中的任务卸载是让资源受限的移动设备将全部或部分计算密集型任务全部或部分卸载到资源充足的云服务器中的一种技术，主要起到了节省能源，电池寿命的作用或由于终端设备无法繁重处理的应用程序。

现有的研究中，大多是针对用户设备-边缘计算服务器-云服务器三层架构的任务卸载优化进行探讨，云服务器虽然拥有海量计算资源，但所处地理位置遥远，卸载过程中的会造成用户无法接受的传输时延。且在现有工作中，研究人员设计的边缘计算中的任务卸载和资源分配方案主要考虑优化时延、能量、资源利用率等，而忽略了用户公平性的重要性。因此，需要提出一种不依赖云端服务器，而是通过合理利用地理距离相对较近的边缘服务器群中的资源，同时考虑用户公平性的任务卸载和资源分配方案来解决这个问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于用户公平性最大化的任务卸载与资源分配方法，能够在预算约束的条件下，保证不同任务之间的资源公平分配，同时保证边缘计算系统计算资源的高利用率。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：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

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。

所述基于用户公平性最大化的任务卸载与资源分配方法，包括以下步骤：