[发明专利]一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法在审
| 申请号： | 202210404346.2 | 申请日： | 2022-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN114828047A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 伍卫国;杨诗园;柴玉香;王雄;张祥俊;刘松 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;G06F9/48;G06F9/50;H04W16/10;H04W16/22 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 移动 边缘 计算 环境 智能 体协 卸载 方法 | ||
1.一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，初始化MEC环境中设备、5G网络和光纤网络的参数，基于初始化参数采集移动设备任务队列信息、需要计算的任务信息、设备与基站的网络信息；
S2，根据采集的信息计算，若需要计算的任务信息为本地计算，则将该任务加入移动设备的本地任务队列；若为计算卸载，则将该任务传输到相连基站的MEC服务器；若传输至MEC服务器计算，则将计算任务传输到附近基站的MEC服务器，并将任务加入该服务器的任务队列；若为云计算，则将计算任务传输到云服务器计算，实现多智能体协同计算卸载。
2.根据权利要求1所述的一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，根据初始化参数建立时隙模型，基于时隙模型进行通信和计算卸载。
3.根据权利要求1所述的一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，采用正交频分复用方法为不同设备分配不同的子信道。
4.根据权利要求1所述的一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，在第t个时隙时，移动设备un与MEC服务器em之间无线信道的信道增益hn，m(t)通过公式(3)计算：
式中：βn，m(t)表示第t个时隙un与em之间服从瑞利分布的信道衰落因子，其概率分布函数为fB(β)，Ad表示em相连基站的雷达增益，c0表示真空中的光速，fc表示em相连基站的载波频率，dn，m(t)表示第t个时隙un与em之间的距离，de表示路径损耗指数。
5.根据权利要求4所述的一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，根据Shannon公式和公式(3)，在第t个时隙时，移动设备un与MEC服务器em之间的传输速率通过公式(4)计算：
式中：B表示un与em之间的信道带宽，p0表示移动设备un的传输功率，N0表示高斯白噪音功率。
6.根据权利要求1所述的一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，根据采集的信息计算，以计算时延最小为优化目标进行任务分配。
7.根据权利要求6所述的一种5G移动边缘计算环境中多智能体协同计算卸载方法，其特征在于，在第t个时隙时，设移动设备un的本地任务队列如公式(6)所示：
式中：表示当前时隙开始时本地队列的任务数量，表示当前时隙开始时本地队列需要计算的总CPU周期数，在t＝0时，即队列中没有任务；
在第t+1个时隙时，若计算任务dn(t)在本地执行，本地队列的总CPU周期数通过公式(7)计算：
若dn(t)没有在本地执行，本地队列的总CPU周期数通过公式(8)计算：
本地队列的任务数量与T时间内计算完的任务个数有关，但每个任务的周期数各不相同；
设移动设备un在第t个时隙内完成个任务，若任务在本地执行，那么下一时隙开始时本地队列任务数量通过公式(9)计算：
若任务没有在本地执行，那么通过公式(10)计算：
若移动设备un第t个时隙时的计算任务dn(t)在设备本地执行，则该任务将加入到本地队列中，其执行时延通过公式(11)计算：
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