[发明专利]物联网场景下的资源分配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种物联网场景下的资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取信道增益集合，所述信道增益集合中包含各个子信道的信道增益；

通过将所述信道增益集合输入到训练好的卸载决策网络中，获得所述卸载决策网络输出的卸载决策元素集合；所述卸载决策元素集合中包含对应于各个子信道的卸载决策元素；所述卸载决策网络是通过联邦学习机制训练获得的；

通过对所述卸载决策元素集合进行至少两次二值化处理，获得至少两个候选决策集合；所述候选决策集合中的数值指示对应于各个子信道的卸载决策，所述卸载决策指示将子信道上的任务卸载到边缘服务器上进行处理，或者，指示对子信道上的任务进行本地处理；

将至少两个所述候选决策集合分别代入到全局最优化函数中，基于获得的所述全局最优化函数的至少两个函数值确定目标决策集合以及所述目标决策集合对应的资源分配策略集合；所述目标决策集合是至少两个所述候选决策集合中使所述全局最优化函数的函数值最小的候选决策集合，所述资源分配策略集合中包括处理各个子信道的任务所需的上行传输功率以及处理各个子信道的任务所需的所述边缘服务器的计算资源；所述全局最优化函数用于确定在所述信道增益集合的前提下基于对应的候选决策集合进行处理所需的物联网设备的资源损耗。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述卸载决策元素集合进行至少两次二值化处理，获得至少两个候选决策集合，包括：

基于预设的至少两个元素阈值分别对所述卸载元素集合中的卸载决策元素进行二值化处理，获得至少两个所述候选决策集合；一个所述元素阈值对应一个所述候选决策集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述目标决策集合以及所述目标决策集合对应的所述信道增益集合存放到训练样本集中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在网络更新阶段，从所述训练样本集中获取训练样本子集；所述训练样本子集中包含至少一个训练样本对，所述训练样本对包括历史决策集合以及历史决策集合对应的所述信道增益集合；

基于所述训练样本子集对所述卸载决策网络进行参数更新，获得第一网络参数；

将所述第一网络参数上传到所述边缘服务器；

接收所述边缘服务器下发的第二网络参数；所述第二网络参数是所述边缘服务器对至少两个来源的第一网络参数进行聚合后生成的；

基于所述第二网络参数更新所述卸载决策网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局最优化函数是基于最大时延约束、边缘服务器的计算资源约束以及上行传输功率约束构建的函数，所述全局最优化函数为：

P1:

其中，ω_i表示子信道的权重，表示将子信道的任务卸载到所述边缘服务器上进行处理所需的物联网设备的资源损耗，表示对子信道上的任务进行本地处理所需的物联网设备的资源损耗，表示迁移成本；

h＝{h_i|i∈M}，表示所述信道增益集合，a＝{a_i|i∈M}，表示所述候选决策集合，p＝{p_i|i∈M}，表示任务传输所需的上行传输功率集合，f＝{f_i^M|i∈M}，表示任务所需的所述边缘服务器的计算资源集合，M表示子信道的数量；表示所述最大时延约束，F^max表示所述边缘服务器的计算资源约束，P^max表示所述上行传输功率约束，表示将子信道的任务卸载到所述边缘服务器上进行处理所需的时间，表示对子信道上的任务进行本地处理所需的时间。