[发明专利]一种适用于工业物联网的边缘计算资源分配方法

说明书

本发明涉及边缘计算技术领域，特别涉及一种适用于工业物联网的边缘计算资源分配方法，包括构建工业边缘计算模型的状态空间、动作空间和奖励函数；利用初选规则挑选出优质的转发路径集合和计算节点集合作为动作空间的执行方案；利用ε‑Greedy从动作空间中选择执行的动作，并根据奖励函数计算执行该动作的奖励；当前网络和目标网络根据选择的动作以及该动作的奖励进行迭代更新，若当前网络的Q值与目标网络的Q值接近时，完成训练输出当前资源分配方案；本发明能够满足因边缘服务器之间的差异，所带来的资源不平衡，通过该方法能够动态地均衡负载资源并有效的减少设备任务的传输和处理时间。

技术领域

本发明涉及边缘计算技术领域，特别涉及一种适用于工业物联网的边缘计算资源分配方法。

背景技术

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供灵活可靠的计算服务。边缘计算的资源分配是指将边缘侧，自持有的分布式资源进行充分利用，缓解中心式服务器数据处理的压力，加快数据的处理能力和服务响应能力。

工业物联网迅速发展，终端设备的感知能力也随之不断增强，其感知数据的规模和复杂度也呈现出了爆炸式增长的趋势。这导致了传统的基于“中心交付方式”的云计算服务模式难以适应该趋势。终端设备数据的爆炸式增长也加剧了网络负载，严重影响服务质量，导致低响应时延、网络拥塞等问题。同时，在工业4.0浪潮的推动下，制造业终端设备间的通信提出了更高的需求。通过整合工业网络边缘上的计算、存储、网络等形成统一的平台为工业用户提供服务,这使得边缘设备能够通过基础网络实现设备互联，从而进行数据的相互收集与交换，同时更加便捷地调用边缘侧的计算资源以此提升数据的处理能力。在现有的边缘计算研究领域当中，大多考虑任务处理的实时性问题，而忽略了全局资源的均衡分配。

发明内容

为了解决因边缘服务器之间的差异所带来的资源不平衡，有效减少设备任务的传输和处理时间，本发明提出一种适用于工业物联网的边缘计算资源分配方法，如图1，具体包括以下步骤：

构建工业边缘计算模型的状态空间、动作空间和奖励函数；

利用初选规则挑选出优质的转发路径集合和计算节点集合作为动作空间的执行方案；

利用ε-Greedy从动作空间中选择执行的动作，并根据奖励函数计算执行该动作的奖励；

当前网络和目标网络根据选择的动作以及该动作的奖励进行迭代更新，若当前网络的Q值与目标网络的Q值接近时，完成训练输出当前资源分配方案。

进一步的，利用初选规则挑选出优质的转发路径集合时，对所有可进行任务传输的路径的性能参数进行计算，根据评选规则对所有传输路径进行评估，评估值越大其性能越好，选出评估值最大的K条路径构成最优路径组合，该评估值表示为：

其中，为传输路径Path_n的评估值；ε为计算任务对任务卸载传输路径时延的要求，1-ε是计算任务对任务卸载传输路径丢包率的要求；为传输路径Path_n的时延评价；为传输路径Path_n的丢包率评价。

进一步的，利用初选规则挑选出优质的计算节点集合时，对所有可进行任务计算的边缘计算节点处理任务的时延参数进行计算，根据评选规则对所有可支持计算的节点进行评估，选取计算节点处理任务的综合时延T_devtask最小的j个节点作为最优节点组合，所述计算节点处理任务的综合时延表示为：

T_devtask(dev_i,node_j)＝T_compute(dev_i,node_j)+T_que(dev_i,node_j)；