[发明专利]一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法及系统

权利要求书

1.一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、建立基于移动设备层、边缘服务层和云服务器层的三层异构网络模型，初始化移动设备层连接边缘服务层和云服务器层的信道和时间槽；

步骤2)、根据卸载任务的卸载类型建立多个卸载模型；

步骤3)、建立系统模型的能源模型和效益模型以及不同卸载模型的能耗模型，计算下一时隙不同类型的设备的传输速率，计算当前传输的下一时隙满足约束条件的最大收益的卸载模型，如果下一时隙满足约束条件的最大收益的卸载模型的最大收益大于当前时刻满足约束条件的最大收益的卸载模型的最大收益，则更新当前时刻满足约束条件的最大收益的卸载模型，直至下一时隙满足约束条件的最大收益的卸载模型的最大收益小于等于其自身最大收益，则选择下一时隙满足约束条件的最大收益的卸载模型作为该卸载任务的卸载方式；

具体的，已卸载任务的CPU周期数与已卸载任务的比特数成正比，表示本地卸载任务的CPU周期数，表示已卸载任务的CPU周期数；

其中II为指示函数，表示不同的卸载模型；θ为计算数据比，为正的常数；则总的CPU周期数D_n表示为： (4)

则效益模型为：

X_n(S)＝μ₁D_n(S)-μ₂E_n(S) (5)

满足约束条件的最大收益的卸载模型的最大收益：

约束条件为：

0P_i≤P_max

i∈N,j∈J

为任务时延，为任务最大能容忍时延；表示卸载计算模型，P_i表示发射功率，P_max设备最大功率,表示卸载任务运行必备的数据库文件和库文件的大小，D_MEC表示MEC服务器的存储容量DMEC。

2.根据权利要求1所述的一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法，其特征在于，初始化后移动设备层连接边缘服务层和云服务器层的信道被占用的信道数为0,时间槽内所有的移动设备MU的卸载决策S_i置为0，默认是本地执行。

3.根据权利要求1所述的一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法，其特征在于，移动设备层包括多个移动终端；边缘服务层用于接受并计算移动设备层卸载的任务，并将边缘服务层无法处理的任务卸载到云服务器层；云服务器层用于提供集中式的云计算中心服务，接受并计算边缘服务层卸载的任务。

4.根据权利要求1所述的一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法，其特征在于，第i个移动终端的卸载任务的卸载类型为j表示计算任务的类型，数据在链路传输时间为T^off。

5.根据权利要求4所述的一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法，其特征在于，具体的，当卸载任务能够在移动终端设备MU_i的本地计算完成任务本地计算，当卸载任务将卸载到与BS相连的MEC服务器上，并且MEC服务器缓存了卸载任务所需的数据库/库文件，当卸载任务卸载的MEC服务器没有缓存卸载任务计算所需要的数据库和库文件，通过核心网访问远程云计算中心来下载，同时更新缓存内容，当移动终端设备MU_i上的J类型卸载任务通过D2D链路下载到邻近的CloudLet计算节点，同时该计算节点已经缓存了卸载任务所需要的数据库和库文件，当卸载任务卸载的CloudLet计算节点没有缓存卸载任务计算所需的数据库和库文件，通过机会网络链接任务获要的数据库和库文件并下载，同时更新Cloudlet的缓存，

6.根据权利要求4所述的一种边缘网络环境下的分布式计算卸载方法，其特征在于，卸载任务总的功耗E＝αt+βe，α表示卸载任务L^j_i的时延权重系数，β表示卸载任务L^j_i的功耗权重系数，e为每个CPU周期下的能量，t为总时延，α+β＝1。