[发明专利]移动边缘计算环境中用户设备的任务卸载和资源调度方法

说明书

本发明提供了一种移动边缘计算环境中用户设备的任务卸载和资源调度方法。该方法包括：计算出移动边缘计算环境中用户设备卸载计算任务，并将计算任务上传到MEC服务器处理过程中消耗的时间成本；根据所述时间成本计算出用户设备需要支付给MEC服务器的传输服务费用，根据MEC服务器的收益和成本建立MEC服务器的效用函数，以最大化MEC服务器的效用函数为目标建立目标函数；利用生成对抗网络求解所述目标函数，生成用户设备的任务卸载及资源调度策略。本发明提供了基于移动边缘计算的用户任务卸载策略，以及考虑用户及系统效益的资源管理技术，满足用户需求的同时，提高任务卸载所在网络的资源利用率。

技术领域

本发明涉及移动边缘计算技术领域，尤其涉及一种移动边缘计算环境中用户设备的任务卸载和资源调度方法。

背景技术

随着物联网的普及和移动通信技术的发展，各类新型业务不断涌现，如增强现实(Augmented Reality，AR)/虚拟现实(Virtual Reality，VR)、自动驾驶和智慧医疗等智能应用，这些业务在丰富人们生活的同时，也为通信网络带来了巨大的压力。在传统的云计算模式中，用户需将数据上传至云端，待云端服务器处理后再将数据传回，但由于传输距离较远、传输路径不稳定等原因，传统模式无法满足这些时延敏感型、计算密集型业务的需求。为了解决这些问题，研究者们提出了移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)的概念，通过在网络边缘为用户提供云计算能力，从而降低服务交付时延，为用户提供更好的服务体验。

三维重建与目标识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，被广泛应用于智能机器人、安防监控以及目标追踪等领域。相较于二维图像数据，点云数据记录了目标空间位置信息，不受尺度、旋转和光照等因素的影响，已经成为三维重建与目标识别研究领域重要的数据载体。

计算卸载本质上是一种分布式算法，移动设备将任务下载到MEC服务器以节省资源和能耗。现有技术方案在考虑任务卸载的卸载或者资源的调度问题时，对于移动边缘计算系统的建模多集中在单一形式的建模，没能同时考虑用户、服务器端的利益。对于用户任务卸载的划分，并没有考虑用户任务卸载的需求的优先级别不同，导致资源分配不均、资源利用率不高。导致高优先级别的任务卸载未及时得到资源，而较低优先级的任务卸载存在资源浪费的情况。

因此，如何设计一种基于生成对抗网络的移动边缘计算任务卸载与资源分配方法成为了亟待解决的课题。

发明内容

本发明的实施例提供了一种移动边缘计算环境中用户设备的任务卸载和资源调度方法，以提高移动边缘计算环境中用户设备的任务卸载效率。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种移动边缘计算环境中用户设备的任务卸载和资源调度方法，包括：

计算出移动边缘计算环境中用户设备卸载计算任务，并将计算任务上传到MEC服务器处理过程中消耗的时间成本；

根据所述时间成本计算出用户设备需要支付给MEC服务器的传输服务费用，根据MEC服务器的收益和成本建立MEC服务器的效用函数，以最大化MEC服务器的效用函数为目标建立目标函数；

利用生成对抗网络求解所述目标函数，生成用户设备的任务卸载及资源调度策略。

所述的计算出移动边缘计算环境中用户设备卸载计算任务，并将计算任务上传到MEC服务器处理过程中消耗的时间成本，包括：

假设基站部署有M个服务器，用户设备集合为u＝