[发明专利]一种可充电移动边缘计算中能量-延迟平衡的动态任务分配方法

摘要

本发明提供一种可充电移动边缘计算中能量‑延迟平衡的动态任务分配方法，包括步骤：S1：设置移动设备发出请求产生的任务执行包括三种模式；S2：建立移动设备发出请求产生的任务优化分配的数学模型；S3：采集初始化相应参数；S4：采集第1个时隙的移动设备捕获的能量Eh(1)和信道功率增益H(1)，并计算虚拟电源能量队列S5至S11：将目标函数分为能量优化部分和任务分配优化部分分别求解最优值，更新相应参数；S12：重复步骤S6至S11，直到满足动态迭代停止条件；本发明设计了三种执行任务移动设备任务的模式，在原装电源不足的情况下，以低功耗模式执行任务，降低了任务丢弃率，绿色环保，还考虑到能源消耗和延迟成本，提高了移动设备任务的分配和计算的效率。

主权项

1.一种可充电移动边缘计算中能量‑延迟平衡的动态任务分配方法，其特征在于：包括步骤：S1：建立移动设备发出请求产生的任务执行模型，包括移动设备和移动边缘服务器；所述移动设备与移动边缘服务器连接，用于将移动设备发出请求产生的任务传输到移动边缘服务器；所述移动设备设置有原装电源模块；所述移动设备设置有备用电源模块；所述原装电源的能量来自于可再生能源，用于为移动设备本地执行任务、传输任务和移动边缘服务器执行任务供能；所述备用电源的能量来自于不可再生能源，用于为移动设备本地执行任务供能；设置移动设备发出请求产生的任务执行包括三种模式：模式一：分配给移动设备本地执行且利用原装电源供能模式；模式二：分配给移动设备本地执行且利用备用电源供能；模式三：移动设备传输任务到移动边缘服务器执行且利用原装电源供能模式；将任务执行模型的任务处理周期划分为T个时间长度的相等的时隙；S2：建立移动设备发出请求产生的任务优化分配的数学模型，所述数学模型包括设计变量、目标函数和约束条件；其中，步骤S2具体包括步骤：S201：确定设计变量：将任务执行模式的决策变量I_j(t)、移动设备本地且利用原装电源执行任务的频率f(t)、移动设备传输任务到移动边缘服务器的传输功率P(t)和移动设备捕获的能量E_h(t)作为设计变量；S202：确定目标函数：以移动设备发出请求产生的任务的执行能耗成本和延迟成本的加权和最小化为移动设备发出请求产生的任务优化分配的目标函数；其中，目标函数为：其中，表示通过优化设计I_j(t)、f(t)、P(t)、E_h(t)和I′(t)中的任意一项或者任意多项变量，使达到最小；I_j(t)为第t个时隙内移动设备发出请求产生的任务的决策变量，I_j(t)∈{0，1}，j∈{l，o，b}；当j为l时，I_l(t)表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用模式一执行的决策变量，I_l(t)＝1表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用模式一执行，I_l(t)＝0表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务未采用模式一执行；当j为b时，I_b(t)表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用模式二执行的决策变量，I_b(t)＝1表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用模式二执行，I_b(t)＝0表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用未模式二执行；当j为o时，I_o(t)表示第t个时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用模式三执行的决策变量，I_o(t)＝1表示第t个时隙时隙内移动设备发出的请求产生的任务采用模式三执行，I_o(t)＝0表示第t个时隙时隙内移动设备发出的请求产生的任务未采用模式三执行；f(t)为第t个时隙内采用模式一执行任务的执行频率，P(t)为第t个时隙内移动设备传输任务到移动边缘服务器的传输功率，E_h(t)为第t个时隙内移动设备捕获的能量，N为移动设备发出的请求的总数量，Q_i(t)为第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务队列，A_l，i(t)为第t个时隙内移动设备发出的第i个请求采用模式一执行的待执行任务数据大小，A_i(t)为移动设备发出的第i个请求产生的任务数据大小，1[]为指标函数，若1[]中的位于[]中的式子成立，则1[]＝1，若1[]中的位于[]中的式子不成立，则1[]＝0；D_i(t)为第t个时隙内移动设备发出的第i个请求采用模式一执行的已完成任务数据大小，为第t个时隙内虚拟电源能量队列，E_c(t)为第t个时隙内移动设备的原装电源的总能耗，E_c(t)＝E_l(t)+E_o(t)，V为任务积压控制参数，0＜V＜+∞，E(t)为第t个时隙内执行任务的总能耗成本，γ为移动设备能耗成本和延迟成本的权重，T_D(t)为第t个时隙内到达任务的总延迟；I′(t)为第t个时隙的惩罚因子选择变量，I′(t)∈{F，1}，F为惩罚因子，F＞0，若第t个时隙移动设备发出的请求产生的任务采用模式二执行，则I′(t)＝F；若第t个时隙移动设备发出的请求产生的任务未用模式二执行，则I′(t)＝1；S203：确定约束条件：所述约束包括：(2‑1)决策变量约束条件：I_o，i(t)+I_l，i(t)+I_b，i(t)＝1    (2)其中，I_l，i(t)、I_b，i(t)和I_o，i(t)分别表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务备采用模式一、模式二和模式三执行的决策变量；I_o，i(t)∈{0，1}，I_l，i(t)∈{0，1}，I_b，i(t)∈{0，1}，I_l，i(t)＝1表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务采用模式一执行，I_l，i(t)＝0表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务未采用模式一执行；I_b，i(t)＝1表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务采用模式二执行，I_b，i(t)＝0表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务未采用模式二执行；I_o，i(t)＝1表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务采用模式三执行，I_o，i(t)＝0表示第t个时隙内移动设备发出的第i个请求产生的任务未采用模式三执行；(2‑2)移动设备捕获能量的约束条件：0≤E_h(t)≤E_hmax     (3)其中，E_hmax表示每个时隙内移动设备捕获能够捕获的能量上限值；(2‑3)移动设备的原装电源的约束条件：B_min≤B(t)≤B_max      (4)其中，B(t)表示移动设备的原装电源第t个时隙开始时存储的能量；B_min和B_max分别表示移动设备的原装电源存储能量的下限值和上限值；(2‑4)移动设备本地执行任务的频率的约束条件：0≤f_i(t)≤f_max     (5)其中，f_i(t)表示第t个时隙内采用模式一执行移动设备发出的第i个请求产生的任务的频率；f_max表示每个时隙内采用模式一执行任务的频率上限值；(2‑5)任务传输功率的约束条件：0≤P_i(t)≤P_max     (6)其中，P_i(t)表示第t个时隙内移动设备传输第i个请求产生的任务到移动边缘服务器的传输功率；P_max表示移动设备发出的请求产生的任务从移动设备传输到移动边缘服务器的传输功率上限值；(2‑6)移动设备总能耗的约束条件：E_c(t)≤E_max    (7)E_c(t)∈{0}∪[E_min，E_max]    (8)其中，E_min和E_max表示每个时隙内移动设备的原装电源的总能耗下限值和上限值；(2‑7)移动设备本地且利用原装电源执行任务的缓冲队列状态的约束条件：其中，表示第t个时隙采用模式一执行任务的缓冲队列的状态；表示的期望；表示的绝对值；T表示时隙的总数量；(9)式表示T趋于∞，成立；S3：初始化t＝1；初始化第1个时隙的原装电源的储存能量B(1)＝0，初始化第1个时隙的动态任务缓冲队列Q_i(1)＝0；S4：采集第1个时隙的移动设备捕获的能量E_h(1)和第1时隙的信道功率增益H(1)；计算第1个时隙的虚拟电源能量队列其中，信号功率增益是指从移动设备到移动边缘服务器传输任务的功率增益；S5：将目标函数简化划分为能量优化部分Part1和任务分配优化部分Part2；所述能量优化部分Part1为：其中，(10)式表示通过优化设计E_h(t)使达到最小；所述任务分配优化部分Part2为：其中，(11)式表示通过优化设计I_j(t)、f(t)、P(t)和I′(t)中的任意一项或者任意多项变量使达到最小；S6：求解能量优化部分Part1的最优值，确定E_h(t)；S7：通过调节f(t)和P(t)，求解移动设备发出请求产生的任务执行的三种模式下任务分配优化部分Part2的最优值；S8：对三种模式下得到Part2的值进行大小比较，将值最小的Part2对应的移动设备发出请求产生的任务执行的模式，作为第t个时隙最终的移动设备发出请求产生的任务执行模式；S9：更新当前时隙的虚拟电源能量队列和当前时隙的任务缓冲队列Q_i(t)；S10：令t增加1，更新t；S11：在第t个时隙开始时，计算当前时隙的虚拟电源能量队列和当前时隙的动态任务缓冲队列Q_i(t)，采集当前时隙移动设备捕获的能量E_h(t)和当前时隙的信号功率增益H(t)，返回步骤S6；S12：重复步骤S6至S11，直到任务执行模型的任务处理周期结束或者移动设备不再发出请求。