[发明专利]一种基于李雅普诺夫优化的多用户计算卸载方法

说明书

本发明涉及一种基于李雅普诺夫优化的多用户计算卸载方法，具体包括：系统建模：多用户边缘计算由1个基站和N个移动设备组成，在该边缘计算系统中，每个移动设备都具有能量获取能力，每个基站配有1个服务器，移动设备可以通过5G等无线通信技术与边缘服务器通信；构建本地计算模型和边缘服务器计算模型，得到应用在本地计算的时延与能耗以及将应用传输至边缘服务器所需时延与能耗，构建能量模型，得到能量队列；得到移动设备在单个时隙下的执行成本，构建移动设备平均执行成本最小化问题；通过李雅普诺夫方法消除能量因果约束，再利用变量替换法得到最优计算卸载决策和资源分配方案。本发明不仅可以减少移动设备的执行成本，还减少应用抛弃率。

一、技术领域

本发明涉及移动边缘计算领域，尤其涉及计算卸载，具体是一种基于李雅普诺夫优化的多用户计算卸载方法。

二、背景技术

为了解决设备资源与应用需求不匹配的矛盾，研究者们提出了移动云计算的概念。移动云计算利用计算卸载技术，可以将移动设备的计算任务传输到云服务器处执行，这增强了移动设备的计算和存储能力。然而移动云计算并不能解决长时延与网络容量不足的问题，为了解决这两个问题，移动边缘计算应运而生。移动边缘计算不仅可以减少移动设备执行任务的时延与能耗，还可以将大部分网络流量限制在网络边缘，减少核心网络的流量，从而降低网络阻塞发生的概率。

虽然移动边缘计算将应用卸载可以减少时延与能耗，但是移动设备的能耗是有限的，在电量不足的时候，移动设备的性能就会降低，当电池耗尽时，移动设备将会停止服务。可以通过扩大电池容量和使用快速充电来解决这个问题。然而，移动设备的体积是有限的，电池容量不能无限扩展，快速充电应用的场景又相当有限。因此能量获取技术作为一种比较理想的解决方案被引入到了边缘计算系统中，即移动设备可以获取太阳能等绿色能量。

研究多用户边缘计算系统的计算卸载问题的论文有很多^[15-17]，比如chen^[15]等人建模并构建了联合优化时延与能耗的多用户计算卸载决策问题，然后提出基于博弈论的分布式算法解决该问题并得出局部最优解，但是chen等人没有考虑计算卸载资源分配问题。Zhang等人(Zhang G,Chen Y,Shen Z,et al.Distributed Energy Management forMulti-User Mobile-Edge Computing Systems with Energy Harvesting Devices andQoS Constraints[J].IEEE Internet of Things Journal,2018,PP(99):1-1)则研究具有能量获取能力的多用户边缘计算系统中的计算卸载决策和资源分配问题，并提出基于交替方向乘子法的算法来解决构建出的平均能耗最小化问题。Lyu等人(Lyu X,Tian H,SengulC,et al.Multiuser Joint Task Offloading and Resource Optimization inProximate Clouds[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2017,66(4):1-1)则研究资源有限的多用户计算卸载问题，并提出基于贪心策略的算法来解决系统效用最大化问题。然而上述论文都只研究了不可切分应用的计算卸载问题。不可切分应用又称原子应用，不能切分，只能在移动设备本地执行或在边缘服务器处执行，并没有研究数据可切分应用在具有能量获取能力的边缘计算系统中的计算卸载问题。因为移动设备从外界获取到的能量具有随机性和间断性，所以如何在移动设备可以获取能量的情况下对数据可切分应用进行切分是一个具有挑战性的问题。

三、发明内容

本发明的目的在于提出一种基于李雅普诺夫优化的多用户计算卸载方法解决数据可切分应用在具有能量获取能力的多用户边缘计算系统中的计算卸载问题，减少应用的执行成本。

本发明的目的是这样达到的：