[发明专利]移动边缘计算中联合优化迁移决策和资源分配方法

摘要

本发明公开了一种移动边缘计算中联合优化迁移决策和资源分配方法，该方法首先对迁移决策和资源分配进行数学建模，构造最小化迁移计算支出的优化问题。该优化问题基于功率约束、迁移总量约束和传输时延约束，实现迁移计算量的优化设计，迁移计算支出为用户到各计算节点的迁移传输耗能和耗时支出以及各计算节点计算迁移数据的耗能和耗时支出之和。然后通过拉格朗日对偶定理求解各个子载波上最优发射功率，接着采用惩罚函数法等多元线性规划求解方法求解到各个边缘服务器的最优迁移数据分配，最后迭代计算直至收敛，获得相应的到各个计算节点的迁移数据量和各个子载波上的发射功率大小。本发明的迭代优化算法能有效收敛且提高系统性能。

主权项

1.移动边缘计算中联合优化迁移决策和资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)对迁移决策和资源分配的设计进行数学建模得到相应的优化问题，所述优化问题包括功率、迁移数据量和传输时延三组约束条件，功率约束为用户在各个子信道上分配的发射功率及总发射功率满足设定取值范围，迁移数据量约束为用户分配到各个计算节点的迁移数据量满足设定取值范围且迁移数据量之和等于总的迁移计算文件数据量，传输时延约束限制用户迁移数据到各个计算节点的传输时间不超过最大传输时延；所述优化问题的优化目标为最小化迁移计算支出，并获得相应的到各个计算节点的迁移数据量和各个子载波上的发射功率大小；所述迁移计算支出为用户到各计算节点的迁移传输耗能和耗时支出以及各计算节点计算迁移数据的耗能和耗时支出之和或加权之和；(2)固定一组符合约束条件的到各个计算节点的迁移数据量的初始值，然后求解仅有在各个子载波上的发射功率为变量的迁移计算支出最小化的新问题；由新问题求解出各个子载波上的发射功率的分配情况，再将在各个子载波上的发射功率值固定，此时原问题中，各个计算节点的迁移数据量作为变量，又形成一个新问题并进行求解。(3)将步骤(2)中获得的后一个优化问题的最优解作为迭代点，迭代求解获得原始优化问题的稳定解。