[发明专利]一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法

权利要求书

1.一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤1，构建由用户层和服务层组成的多用户计算迁移模型，计算得到用户层产生的计算任务总能耗；

步骤2，基于迁移决策、带宽资源分配及传输功率调节的联合考量，构建一个最小化所有计算任务总能耗的优化问题；

步骤3，构造包含两个独立评价网络的模型架构，并引入连续变量离散化运算，以提升策略探索的随机性，从而更好地生成全局最优计算迁移策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法，其特征在于：步骤1中，用户层由用户设备构成，服务层部署有多个雾节点组成的雾节点集和一个控制器。

3.根据权利要求2所述的一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法，其特征在于：步骤1中，定义用户集合为I＝{1,2,...,|I|}，雾节点集合为J＝{0,1,2,...,|J|}；用户设备i向雾节点发送的任务请求信息为(D_i,T_i^max)。其中，D_i表示用户设备i产生的计算任务数据大小，T_i^max表示用户设备i对任务处理的最大容忍延迟；控制器根据该计算任务请求信息、雾节点可用带宽资源及最大可分配传输功率，生成能耗最小化计算迁移决策α_ij(α_ij∈{0,1})，当α_ij＝0时，表示用户设备i的计算任务不在节点j处理；当α_ij＝1时，表示用户设备i的计算任务在节点j处进行处理，其中j＝0特指用户设备本身。

4.根据权利要求3所述的一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法，其特征在于：步骤1中，包括如下分步骤：

步骤1-1，将用户设备i的CPU时钟频率定义为f_i^l，用户设备i处理一个比特计算任务所需的CPU周期数定义为C_i，其中i∈{1,2,...,|I|}。当计算任务选择在用户设备本身进行处理时，其对应的本地计算时间表示为：

结合CMOS电路的性质，将本地计算的能量消耗表示如下：

其中，κ^l为与设备型号相关的有效电容系数，默认所有用户设备的电容系数相等，为一个固定常数；

步骤1-2，将用户设备i至雾节点j(j∈{1,2,...,|J|})的上行传输速率表示如下：

其中，B_ij为雾节点j分配给用户设备i产生的计算任务的带宽资源大小，为雾节点j分配给用户设备i产生的计算任务的传输功率大小，d_ij为用户设备i与雾节点j之间的距离，δ为无线信道的损耗系数，为无线信道的信道增益；

由此表示出将用户设备i产生的计算任务迁移至雾节点j所需要的传输时延和传输能耗

步骤1-3，在雾节点j处理用户设备i产生的计算任务所需要的计算时间和能量消耗表示如下：

其中，C_j表示雾节点j处理一个比特计算任务所需要的CPU周期数，f_j^f表示雾节点j的CPU时钟频率，κ^f为雾节点的有效电容系数。

步骤1-4，根据上述得到的本地计算的能量消耗传输能耗和雾节点j处理用户设备i产生的计算任务所需要的能量消耗将用户设备i所产生的计算任务的能量消耗表示为：