[发明专利]一种移动边缘计算环境下基于延迟接受的多用户任务卸载方法

权利要求书

1.一种移动边缘计算环境下基于延迟接受的多用户任务卸载方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)构建计算任务卸载模型，具体包括：

定义用户i具有一任务G_i＝(Task_i,De_i,Cy_i,Da_i,Tc_i,delay_i,M_i)；其中Task_i表示用户i的任务集合，子任务t_i,j表示用户i的第j个任务；De_i表示任务之间依赖关系的集合，de_i,j,k表示任务t_i,j和任务t_i,k存在依赖关系，t_i,j的输入数据依赖t_i,k的输出；Cy_i表示用户i每个任务所需计算周期数的集合，cycles_j表示任务j的计算周期数；Da_i表示用户i每个任务计算所需数据规模的集合，每个任务的需求数据用d_i,j,k表示，其中j,k表示任务t_i,k依赖任务t_i，j；Tc_i表示用户i依赖任务之间传输数据带来的通讯开销，delay_i表示用户i要求完成所有任务的最大容忍时延，M_i表示用户i可选择的计算节点的集合，最初M_i包含M+2个计算节点，即M个MEC服务器节点、本地节点和远程云节点；

关于时间模型：

定义用户i的满意度为DoS_i：

其中t_i，in表示用户i的入口任务，ST(t_i，in)表示用户i开始任务的时间，t_i，out表示用户i的出口任务，ET(t_i，out)表示用户i结束任务的时间；那么用户i的最大响应延迟为ET(t_i，out)-ST(t_i，in)，响应延迟小于delay_i表示使用户i满意为1，反之为0；

关于能耗模型：

定义用户i的总能能耗为e_i：

其中e_i由计算能耗、传输能耗以及待机能耗构成；表示用户i的计算能耗，表示用户i的传输能耗，表示用户i的待机能耗；

定义多个用户的总能耗为e_N：

(2)构建目标计算函数如下：

min(ET(t_i，out)-ST(t_i，in))，DoS_i＝0

min e_i，DoS_i＝1

在多个用户的场景下，其中表示最大化用户的满意度，min e_i表示当满足用户需求时，最小化该用户的能耗；当不能满足用户满意度时，忽略能耗影响因素，通过min(ET(t_i，out)-ST(t_i，in))最小化用户任务的延迟；

(3)单用户采用带精英策略的快速非支配遗传算法生成计算任务卸载方法；

(4)拥塞节点任务按用户进行排序；

(5)计算拥塞节点中每个用户的权值并排序，依次剔除权值效果低的用户到拥塞队列直到节点不再拥塞；

(6)拥塞队列中的用户重新计算分配方案；

(7)返回步骤(3)，直到拥塞队列为空。