[发明专利]基于动态资源需求的车路协同在线任务调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于动态资源需求的车路协同在线任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集不同任务在车辆和边缘服务器上的计算数据，记录任务调度时不同计算节点的资源使用配置情况，得到不同任务的请求配置文件数据，其中任务k的请求配置文件主要包括请求数量N，工作负载大小L和资源占用时间W；

S2、利用生成对抗网络编解码器GAN-EN提取任务的资源需求特征C＝[c_co,c_st,c_cm]_T，其中c_co,c_st,c_cm分别代表任务对计算、存储和通信资源的需求特征值；

S3、通过线性回归建立不同资源需求行为和资源需求特征C中特征数据的关系，得到资源需求行为指数R；

S4、基于车路系统中任务在本地、其他计算节点以及云上计算的时延和需要满足的资源限制条件，建立调度优化问题方程，优化目标为满足任务需求指数R条件下最大化边缘服务提供商的利益；

S5、利用随机马尔可夫博弈对优化问题进行转化，根据离线生成的专家轨迹训练模仿学习网络；

S6、根据实时输入的状态利用训练好的网络获得调度决策，实现分布式在线任务协同调度，将任务安排到最佳位置并分配合理资源进行计算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，调度优化问题形式为：

M_n为边缘服务提供商的总收益，约束C.1表示为任务分配的资源满足对应的资源行为指数R，约束C.2表示为任务分配的计算、存储和通信资源总量在限制范围内；

其中，道路被划分为N个区域，每个区域由一个调度装置覆盖，N＝{1,2,...}表示调度装置的集合，K＝{1,2,...}表示调度装置为用户配置的服务类型集合，t为当前时隙，T为总执行时间，Υ_n表示调度策略，表示为服务k分配的计算资源，r_co,k为服务k的计算资源需求度，F_n为调度装置n的计算资源限制，表示为任务k分配的存储资源，r_st,k为服务k的存储资源需求度，U_n为调度装置n的通信资源限制，表示为任务k分配的通信资源，r_cm,k为服务k的通信资源需求度，H_n为调度装置n的通信资源限制。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘服务提供商的总收益按以下方式计算：

其中，为调度装置n区域内的终端设备生成的一组任务，表示其中第x个任务，为二进制变量，用于表示任务是否在截止时间内完成，T_n,x为任务的总延迟，α、β、ε为三个关系系数，表示任务是在调度装置n的边缘服务器上处理；表示任务被卸载到其它调度装置上处理，表示任务被卸载到云中心处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述任务以五个参数的元组表示为其中为任务数据大小，为任务延迟的截止期限，表示任务请求的服务，表示任务所需的计算资源，二进制变量表示任务是否在截止时间内完成。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述任务的总延迟的计算方式如下：

其中，pr_n,x为任务的计算时延，co_n,x为任务的传输时延，wa_n,x为调度装置n上处理队列中任务的等待延迟，wa_-n,x为除了n之外的其它调度装置上的等待时延。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述pr_n,x的计算方式如下：

其中，t_c,k为任务k在云中心的计算时间。