[发明专利]一种多云系统中带有能耗约束的计算卸载方法

权利要求书

1.一种多云系统中带有能耗约束的计算卸载方法，包括如下步骤：

(1)任务排序、路径建立和路径优先级计算方法。

(2)路径任务调度算法。

(3)面向能耗约束的优化算法。

2.根据权利要求1所述的多云系统中带有能耗约束的计算卸载方法，首先提出任务排序、路径建立和优先级计算方法：

移动应用中的任务具有依赖关系，前驱任务必须执行完成，后继任务才可以开始执行，其依赖关系可以用有向无环图表示。应用执行的工作节点包括各个云节点和移动终端。计算每个任务在各个工作节点执行的时间和本地执行时间的差值绝对值，然后求平均值，并作为任务排序的依据。任务i对应的平均值p_i的计算公式如下：

其中，表示云节点k执行任务i对应的时间，表示本地执行时间，M表示工作节点个数，S表示工作节点集合。平均值p较大的任务，被优先进行路径建立和工作节点分配。以排序后的任务作为目的任务，利用深度优先搜索算法查找入口任务到目的任务的执行路径。整个路径建立执行N次深度优先搜索算法，从而生成多条路径，N表示任务个数。对于生成的路径，计算每一条路径上的计算负载之和，并作为其优先级，优先对负载较大的路径分配工作节点。

3.根据权利要求1所述的多云系统中带有能耗约束的计算卸载方法，在权利要求2所述的任务排序、路径建立和优先级计算方法的基础上，提出路径任务调度算法：

遍历路径上的每个任务，找到第一个没有被分配的任务作为此条路径分配的第一个任务，然后继续遍历。遍历结束的条件是遇到一个任务j存在未被分配的前驱任务，同时该前驱任务不在当前路径上。当遍历结束时，对任务j之前遍历的任务(成功遍历)进行调度，对任务j及其在该路径上的后继任务暂不调度。将路径上成功遍历的任务看作一个整体，并分配到同一个工作节点。遍历所有工作节点，选择完成时间最小值对应的工作节点。循环执行上述步骤，即路径选择和路径任务调度，直到所有任务完成调度，形成初始调度方案。

4.根据权利要求1所述的多云系统中带有能耗约束的计算卸载方法，在权利要求2和权利要求3所述的任务调度算法的基础上，提出面向能耗约束的优化算法，包括以下两个部分：

(1)移动终端能耗大于约束值的情况：根据任务的能耗值对任务降序排序，单个任务的能耗包括CPU处理能耗和数据传输能耗。对于排序后的任务，进行工作节点重分配。对于当前任务i，遍历所有工作节点(已分配的工作节点除外)进行分配，确定终端能耗最小值E_k对应的工作节点k，并标记任务i为已处理。如果E_k小于之前方案的终端能耗，则将任务i分配到节点k。更新剩余任务的能耗值，按照上述方法对未处理的任务进行迭代处理。

(2)移动终端能耗小于等于约束值的情况：将调度方案中的所有任务按完成时间降序排列。对于当前任务i，使用贪婪算法生成调度方案，记为节点k，并标记任务i为已处理。如果其应用完成时间小于之前方案的应用完成时间并且能耗值满足约束条件，则更新调度方案。更新剩余任务的完成时间，按照上述方法对未处理的任务进行迭代处理。