[发明专利]移动边缘计算环境下多用户多任务计算卸载方法及系统

说明书

本发明涉及移动边缘计算领域，具体涉及一种移动边缘计算环境下多用户多任务计算卸载方法及系统。该方法及系统重点关注延迟敏感型应用的计算卸载，主要考虑计算任务的响应时间这一重要影响因素，建立分布式多任务计算卸载的博弈论模型，每个用户基于计算任务响应时间的代价在设备终端本地进行任务计算卸载决策的制定，在多用户多任务计算卸载场景中，对有限的计算和通信资源进行动态分配，即任务结束后立即释放所分配的资源，并将释放的资源重新分配给还未结束的任务，从而实现高效的资源分配，提高有限资源的利用率。

技术领域

本发明属于移动边缘计算领域，尤其涉及一种移动边缘计算环境下多用户多任务计算卸载方法及系统。

背景技术

计算卸载通过将设备终端计算密集型任务卸载至计算资源丰富的云服务器端执行，来减少设备终端计算需求。目前，计算卸载广泛应用于移动边缘计算中，成为移动边缘计算领域的主要技术。根据划分粒度，移动边缘计算环境下的计算卸载分为：基于进程的细粒度的计算卸载，其中计算任务的一部分卸载至云服务器端执行，其余部分留在设备终端本地计算；基于应用程序的粗粒度的计算卸载，其中整个计算密集型应用全部卸载至云服务器上执行，从而无需在设备终端对计算任务进行划分。根据优化目标，考虑到时间和能耗两个影响因素，移动边缘计算环境下的计算卸载分为：最小化任务时间延迟、在时延约束下最小化能耗、同时最小化时间和能耗并在时间和能耗之间进行权衡。目前关于任务计算卸载的解决方案主要分为集中式和分布式两种，集中式的解决方案需要掌握系统中所有节点的信息，以确定卸载方案；在分布式的解决方案中，每个节点在本地就可以做出卸载决策，不需要获取其它节点的信息。关于分布式的解决方案，有基于博弈论的计算卸载研究工作，使用博弈论方法对卸载问题建模，优化计算卸载的时间或能耗，建立分布式计算卸载的决策模型，求解分布式最优解，即博弈论模型的纳什均衡解。其中，为了用户之间的公平性，考虑通信资源和计算资源的平均分配。

现有技术只考虑任务计算卸载过程中有限通信资源和计算资源的静态分配，即分配给每一个卸载任务的通信资源和计算资源在任务计算卸载的过程中固定不变，不能动态调整，即便其它卸载任务已经结束并释放所分配的资源，这导致通信资源和计算资源的浪费。除此之外，现实场景通常一个用户有多个计算任务，而现有技术一般只针对每个用户只有一个计算任务的卸载场景，没有考虑多用户多任务计算卸载场景，这缺乏普遍性和灵活性。针对这些缺点，本发明提出一种适用于多用户多任务计算卸载场景的有限资源的动态分配方案。其中，首先要考虑每个用户可能有多个计算任务卸载，从而更符合现实生活场景；然后考虑有限计算资源和通信资源的动态分配，即所分配的资源在任务计算卸载的过程中可以随着其它任务的结束而重新调整，从而避免有限资源的浪费，提高有限资源的利用率，进而提升多用户多任务计算卸载的性能。

发明内容

本发明实施例提供了一种移动边缘计算环境下多用户多任务计算卸载方法及系统，以至少解决现有技术没有考虑多用户多任务计算卸载场景的技术问题。

根据本发明的一实施例，提供了一种移动边缘计算环境下多用户多任务计算卸载方法，包括以下步骤：

建立分布式多任务计算卸载的博弈论模型；

每个用户基于计算任务响应时间的代价在设备终端本地制定任务计算卸载决策。

进一步地，该方法具体包括以下步骤：

采用一个移动边缘计算的网络架构，设计动态的本地计算资源、云计算资源和无线宽带资源分配方案，其中在计算任务结束后立即释放其所分配的资源，然后将释放的资源重新分配给还未结束的计算任务；

基于所设计的资源分配方案，建立移动边缘计算环境下多用户多任务计算卸载的计算模型，其中包括本地计算和云计算，并基于计算模型构造用户代价模型，对多任务计算卸载问题进行数学建模；