[发明专利]一种车联网中任务卸载计算成本与时延的联合优化方法

权利要求书

1.一种车联网中任务卸载计算成本与时延的联合优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)初始化系统参数，所述参数包括路边单元集每个路边单元k所对应的车辆集路边单元与车之间传输的带宽、车与车之间传输的带宽、任务的大小C、任务所需计算资源D、车辆的位置信息；

(2)随机生成一个M×N矩阵u,每个元素满足：u_k,j∈[0,1)和M和N分别为路边单元的数目和最大的车辆集中车辆的数；

(3)对系统损耗最小的目标函数列出拉格朗日方程，并用梯度法求出拉格朗日乘子；

(4)找出矩阵中的元素使得：其中λ_k是数据中心分配给第k个小区中的簇头车辆的任务占总任务的比例，u_k,j是第k个小区中簇头车辆分配给车辆j的任务占簇头车辆原先任务的比例，r_i,j是簇头车辆i与成员车辆j之间的传输速率，f_k,j是第k个小区中车辆j提供的计算资源；

(5)根据元素是否为步骤(4)中找出的元素分两种情形对矩阵u中每个元素求解拉格朗日方程，得到新的u_k,j值，若u_k,j＜0，则令u_k,j＝0；

(6)矩阵中每个元素u_k,j除以该行所有元素的和，以满足约束条件：u_k,j∈[0,1)和

(7)循环迭代步骤(3)-(6)至指定的次数，根据矩阵u中最终得到的车辆接收任务的比例进行任务卸载；

所述步骤(3)中目标函数表示为：

s.t.C1:

C2:

其中，S为设定的权重；列出的拉格朗日方程为：

其中，α,θ,β均是拉格朗日乘子；通过梯度法，迭代解出拉格朗日乘子的值；

所述步骤(5)中分两种情形对矩阵u中每个元素进行拉格朗日方程求解，具体步骤如下：

若k＝k^*,j＝j^*，则

否则，

2.根据权利要求1所述的一种车联网中任务卸载计算成本与时延的联合优化方法，其特征在于，所述步骤(2)中生成M×N矩阵u的算法如下：

生成M×N个数u_k,j，且k∈{1,2...M},j∈{1,2...N}，并将其排列成M行N列的矩阵，其中，每个元素都满足U(0,1)的均匀分布；

求出每一行的和将每个元素除以该行之和，即

3.根据权利要求1所述的一种车联网中任务卸载计算成本与时延的联合优化方法，其特征在于，所述步骤(3)中梯度法公式如下：

其中，t标记迭代过程中的某一代，b₁,b₂,b₃为梯度法的步长，下标k标记矩阵中的某一行，下标j标记矩阵中的某一列。