一种基于移动边缘计算的资源卸载决策方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116017573A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211686056.8(22)申请日2022.12.27(71)申请人国网四川省电力公司电力科学研究院地址610000四川省成都市高新区锦晖西二街16号申请人四川轻化工大学(72)发明人张凌浩常政威汪康康周里涛王海梁晖辉甘炜唐超刘彬骆忠强(74)专利代理机构西安正华恒远知识产权代理事务所(普通合伙)61271专利代理师傅晓(51)Int.Cl.H04W28/08(2023.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称一种基于移动边缘计算的资源卸载决策方法(57)摘要本发明公开了一种基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，包括以下步骤：通过参数初始化，获取资源卸载所需参数；根据资源卸载所需参数，将初始状态下用户与最近的基站建立连接，按照领导者和跟随者的顺序更新基于本轮的最优策略；基于更新的最优策略，经过多个迭代周期，判断某一时刻每个移动用户的效用和基站的效用是否达到最大，如果是则停止迭代，否则返回步骤二继续进行迭代，通过多轮博弈收敛到Stackelberg均衡，使基站和用户双方效用均达到最大，最终完成资源的卸载。本发明提出的方案有利于在提高边缘服务器效用的同时保证移动设备的服务质量。CN116017573ACN116017573A权利要求书1/3页1.一种基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：通过参数初始化，获取资源卸载所需参数；S2：根据资源卸载所需参数，将初始状态下用户与最近的基站建立连接，按照领导者和跟随者的顺序更新基于本轮的最优策略；S3：基于更新的最优策略，经过多个迭代周期，判断某一时刻每个移动用户的效用和基站的效用是否达到最大，如果是则停止迭代，否则返回S2继续进行迭代，通过多轮博弈收敛到Stackelberg均衡，使基站和用户双方效用均达到最大，最终完成资源的卸载。2.根据权利要求1所述的基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，其特征在于，所述S1中资源卸载所需参数包括每个基站和用户之间的距离、用户的任务输入量、初始计算资源定价、初始任务卸载策略集合以及迭代次数。3.根据权利要求2所述的基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，其特征在于，所述S2中本轮的最优策略包括计算资源定价、计算资源量以及卸载比例。4.根据权利要求3所述的基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，其特征在于，所述每个基站和用户之间的距离为其中，Xm为基站在平面坐标系中横坐标方向的位置，Xk为用户在平面坐标系中横坐标方向的位置，Ym为基站在平面坐标系中纵坐标方向的位置，Yk为用户在平面坐标系中纵坐标方向的位置；基站服务器与用户k之间的数据上行速率为所述初始任务卸载策略集合A为其中，上式代表K×M个卸载策略，K为系统用户数，M为系统基站数，为用户k向第m个基站的卸载比例。5.根据权利要求4所述的基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，其特征在于，所述更新基于本轮的最优策略包括以下公式：计算资源定价更新公式为其中，Δ为步长；计算资源量更新公式为其中，Dk为用户随机生成任务量，为用户k向第m个基站的卸载比例；卸载比例更新公式如下：任务的本地计算处理时延为2CN116017573A权利要求书2/3页其中，qk为用户k的本地CPU计算能力，θk为完成用户的计算所需的CPU周期；本地执行能耗为其中，ηk为每个CPU周期的能耗；任务完全在本地计算的代价为其中，和分别是本地时延和本地能耗在付出代价中的比例，且为任务本地计算量，任务到基站的传输时间和处理时间分别为任务到基站的处理能耗忽略不计，传输能耗为其中，pk为用户的发射功率；任务完全卸载到基站所付出的代价为其中，和分别是任务卸载到基站的时延和卸载到基站的能耗在付出代价中的比例，综上得到卸载比例最优策略为移动用户利用上式调整自身卸载比例。6.根据权利要求5所述的基于移动边缘计算的资源卸载决策方法，其特征在于，所述基3CN116017573A权利要求书3/3页站效用函数Um为其中，表示用户k需要将计算任务卸载到基站m；领导者层的子博弈公式为其中，M＝(1,2,..,m)为可连接边缘云的基站组成，s.t.为约束条件，K＝(1,2,...,k)为用户量集合，上述第一个约束条件表示基站的计算资源有限，第二个约束条件表示用户服务的定价在一定范围内；移动用户的效用函数Uk为其中，为计算服务支付的费用，对于k个用户来说，决策问题为整体用户收益之和最大化，追随者的子博弈公式为4CN116017573A说明书1/7页一种基于移动边缘计算的资源卸载决策方法技术领域[0001]本发明涉及移动边缘计算领域，尤其是涉及一种基于移动边缘计算的资源卸载决策方法。背景技术[00