(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210505923.7
(22)申请日 2022.05.10
(71)申请人 浙江工业大 学
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路
18号
(72)发明人 池凯凯 朱斌成 陈文超 黄亮
(74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公
司 33200
专利代理师 忻明年
(51)Int.Cl.
G06F 9/48(2006.01)
G06F 9/50(2006.01)
H04W 28/08(2009.01)
(54)发明名称
一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分
配方法
(57)摘要
本发明公开了一种高能效的边缘计算卸载
决策及资源分配方法, 包括步骤: 建立边缘计算
网络; 基于二进制初始化N个无线节点的卸载决
策, 并获取对应的最大能效值和计算资源分配结
果; 根据卸载决策Ml产生N个候选卸载决策; 获取
各候选卸载决策的最大能效值和计算资源分配
结果; 获取最佳候选卸载决策Ml(j*); 判断Ml(j*)
对应的最大能效值θl(j*)是否大于Ml对应的最
大能效值θl, 若是, 将Ml(j*)和θl(j*)分别作为
Ml+1及其对应最大能效值, 返回执行下一次迭代,
否则, 将Ml及对应的计算资源分配结果作为最终
决策分配结果。 该方法保证计算任务不可拆分性
并避免节 点间通讯干扰, 能可快速求解出最佳决
策分配结果, 从而提高了无线节点的能量效率。
权利要求书2页 说明书6页 附图2页
CN 114896039 A
2022.08.12
CN 114896039 A
1.一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法, 其特征在于: 所述高能效的边缘
计算卸载决策及资源分配方法包括如下步骤:
S1、 建立边缘计算网络, 所述 边缘计算网络包括 边缘服务器和N个无线节点;
S2、 初始化N个无线节点的卸载决策M0=[m1,m2,…,mi,…,mN], 并获取M0的最大能效值
及对应的计算资源分配结果, 其中, mi∈{0,1}, 若mi=1, 表示第i个无线节点选择将计算任
务完全卸载至边缘服务器, 记为第一类无线节点, 若mi=0, 表示第i个无线节点选择完全本
地计算, 记为第二类无线节点, 所述计算资源分配结果包括第一类无线节点的卸 载发射功
率和第二类无线节点的CPU计算频率;
S3、 根据第l次迭代的卸载决策Ml产生N个候选卸载决策{Ml(1),Ml(2),…,Ml(j),…,Ml
(N)}, 其中,
表示二进制求和, 即变换第l次迭
代过程中第j个无线节点的决策, l =0,1,2, …;
S4、 获取N个候选卸载决策 各自的最大能效值及对应的计算资源分配结果;
S5、 将N个最大能效值中的最大值对应的候选卸载决策作为最佳候选卸载决策Ml(j*),
其中,
θl(j)为第l次迭代过程中第j个候选卸载
决策的最大能效值;
S6、 判断Ml(j*)对应的最大能效值θl(j*)是否大于Ml对应的最大能效值θl, 若是, 将Ml
(j*)作为下一次迭代的卸载决策Ml+1, 并将θl(j*)作为下一次迭代的卸载决策Ml+1对应的最
大能效值, 返回步骤S3执行下一次迭代, 否则, 将Ml及对应的计算资源分配结果作为最终决
策分配结果。
2.如权利要求1所述的高能效的边缘计算卸载决策及 资源分配方法, 其特征在于: 各所
述第一类无线节点通过频分复用方式将计算任务完全卸载至边缘服务器, 带宽为W/O, 其
中, O为第一类无线节点的数量, W 为总带宽 。
3.如权利要求2所述的高能效的边缘计算卸载决策及 资源分配方法, 其特征在于: 所述
最大能效值及对应的计算资源分配结果, 获取 过程如下:
S31、 根据当前卸载决策或当前候选卸载决策, 初始化能效值
S32、 根据第t次迭代的能效值
计算第一类无线节点的卸载发射功率和第二类无
线节点的CPU计算频率, 其中:
所述第一类无线节点的卸载发射功率, 公式如下:
式中,
为第o个无线节点的卸载发射功率, W为总带宽,
为当前卸载决策或当前候
选卸载决策下第一类无线节点的数量, ho为第o个无线节点到边缘服务器的信道增益, n0为
高斯白噪声功率谱密度, t=0,1,2, …;
所述第二类无线节点的CPU计算频率, 公式如下:
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2式中,
为第k个无线节点的CPU计算频率, κ为无线节点的计算能效值系数, φ为无线
节点本地计算 一比特任务所需的CPU周期数;
S33、 预设收敛精度ξ, 且所述第一类无线节点的CPU计算频率和所述第二类无线节点的
卸载发射功率均等于0, 判断是否满足
若是, 获取下一 次迭代的能效值
返回步骤S32执行下一 次迭代, 若否, 则将本次迭代
的第一类无线节点的卸载发射功率和 第二类无线节点的CPU计算频率作为对应卸载决策的
计算资源分配结果, 并将本次迭代的能效值
作为对应卸载决策的最大能效值, 其中:
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专利 一种高能效的边缘计算卸载决策及资源分配方法
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