【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)與自動(dòng)化領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法、系統(tǒng)、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，移動(dòng)設(shè)備的普及和性能的提升，在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行新型復(fù)雜移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)不僅對(duì)于時(shí)延更加敏感，且其帶來(lái)的計(jì)算和能源壓力也大幅度增加。在這一背景下，移動(dòng)邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。采用移動(dòng)邊緣計(jì)算的方式實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)，與傳統(tǒng)的云計(jì)算模式相比，有效提高了響應(yīng)速度、降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，提供了更好的用戶體驗(yàn)。
2、作為移動(dòng)邊緣計(jì)算底層支撐技術(shù)的任務(wù)卸載，其重要性自然不言而喻，負(fù)責(zé)將計(jì)算移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)從移動(dòng)設(shè)備卸載到邊緣服務(wù)器或云端，不僅極大提升了移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)執(zhí)行效率和移動(dòng)應(yīng)用的性能，還可降低能耗和延遲。但是在指定任務(wù)卸載策略時(shí)通常要考慮多方面的因素，例如延遲、能源消耗、移動(dòng)性等。由于智能設(shè)備的移動(dòng)性、計(jì)算移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)的異構(gòu)性（即不同的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)所需計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)資源不同）、邊緣節(jié)點(diǎn)資源的有限性以及異構(gòu)性，已知任務(wù)卸載策略求解過(guò)程屬于np難問(wèn)題，因而如何綜合考慮優(yōu)化目標(biāo)并快速求解出最優(yōu)的卸載策略一直是研究的熱點(diǎn)。
3、目前，現(xiàn)有的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載多單獨(dú)的考慮時(shí)延或者能耗問(wèn)題，沒(méi)有將二者有機(jī)的結(jié)合起來(lái)，忽略了對(duì)容量的考量。此外，在求解過(guò)程中多單一的采用啟發(fā)式算法但是易陷入局部最優(yōu)解且收斂速度差，場(chǎng)景發(fā)生改變，算法就必須重新設(shè)計(jì)與計(jì)算等問(wèn)題，這會(huì)造成大量時(shí)間的浪費(fèi)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)上述問(wèn)題，本專利技
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采取以下技術(shù)方案：第一方面，提供一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，包括：
3、獲取待卸載的移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)；
4、將獲取的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)輸入至預(yù)先構(gòu)建的dqn模型中，得到該移動(dòng)設(shè)備的任務(wù)卸載結(jié)果，任務(wù)卸載結(jié)果包括將該移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)直接在本地處理、卸載至mec服務(wù)器或轉(zhuǎn)發(fā)至邊緣服務(wù)器；
5、其中，所述dqn模型基于遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。
6、進(jìn)一步地，基于遺傳算法，對(duì)dqn模型進(jìn)行優(yōu)化的具體過(guò)程為：
7、隨機(jī)生成一組drl算法的參數(shù)設(shè)置或策略作為種群的初始個(gè)體；
8、構(gòu)建dqn模型；
9、基于獲取的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載問(wèn)題的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)構(gòu)建的dqn模型進(jìn)行訓(xùn)練；
10、基于遺傳算法，對(duì)訓(xùn)練好的dqn模型進(jìn)行優(yōu)化，更新dqn模型的參數(shù)；
11、檢查訓(xùn)練是否達(dá)到預(yù)先設(shè)定的終止條件，如果滿足終止條件，則停止訓(xùn)練，輸出優(yōu)化后的dqn模型，否則重新對(duì)構(gòu)建的dqn模型進(jìn)行訓(xùn)練。
12、進(jìn)一步地，所述dqn模型包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；
13、所述狀態(tài)空間包括移動(dòng)設(shè)備狀態(tài)、mec服務(wù)器狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)狀態(tài)和歷史信息；
14、所述動(dòng)作空間表示將任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器上，當(dāng)有個(gè)移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)時(shí)，則動(dòng)作表示移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)遷移到邊緣服務(wù)器上：
15、
16、所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)為：
17、
18、其中，均為獎(jiǎng)勵(lì)值，，且|；，表示網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變好，表示網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變差，表示網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)不變。
19、進(jìn)一步地，所述基于遺傳算法，對(duì)訓(xùn)練好的dqn模型進(jìn)行優(yōu)化，更新dqn模型的參數(shù)包括：
20、初始化種群為隨機(jī)生成h個(gè)染色體；
21、根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估dqn模型；
22、根據(jù)評(píng)估結(jié)果，選擇個(gè)體作為父代，用于繁殖下一代；
23、選擇兩個(gè)父代進(jìn)行交叉，生成新的個(gè)體；
24、對(duì)選擇的個(gè)體進(jìn)行變異操作，生成新的個(gè)體；
25、根據(jù)生成的新個(gè)體更新dqn模型的參數(shù)。
26、進(jìn)一步地，所述適應(yīng)度函數(shù)為：
27、
28、其中，當(dāng)時(shí)，表示移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)在本地處理；反之，則；當(dāng)時(shí)，表示移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)在主mec服務(wù)器處理；反之，將根據(jù)資源和時(shí)間限制轉(zhuǎn)發(fā)移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)到協(xié)作域或遠(yuǎn)程服務(wù)器中最近的邊緣服務(wù)器；為移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)數(shù)量；為移動(dòng)設(shè)備數(shù)量；為移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)在本地執(zhí)行的能耗；為mec服務(wù)器數(shù)量；移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)的總能耗；
29、受限于：
30、
31、
32、
33、
34、
35、其中，為移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)集合；為mec服務(wù)器分配給任務(wù)的計(jì)算資源；為總計(jì)算資源；為整體延遲；為移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)允許的最大時(shí)延；參數(shù)時(shí)，表示移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)通過(guò)子載波被卸載到mec服務(wù)器，反之。
36、進(jìn)一步地，任務(wù)在本地執(zhí)行的能耗模型為：
37、
38、其中，為移動(dòng)設(shè)備每個(gè)cpu周期的能耗；為移動(dòng)設(shè)備的cpu時(shí)鐘頻率；為移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)的工作負(fù)載；
39、任務(wù)在mec服務(wù)器上執(zhí)行的能耗模型為：
40、
41、其中，為移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)上行傳輸?shù)哪芎模粸閙ec服務(wù)器之間的通信能耗；為mec服務(wù)器上的執(zhí)行移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)能耗。
42、第二方面，提供一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載系統(tǒng)，包括：
43、任務(wù)獲取模塊，用于獲取待卸載的移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)；
44、任務(wù)卸載結(jié)果確定模塊，用于將獲取的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)輸入至預(yù)先構(gòu)建的dqn模型中，得到該移動(dòng)設(shè)備的任務(wù)卸載結(jié)果，任務(wù)卸載結(jié)果包括將該移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)直接在本地處理、卸載至mec服務(wù)器或轉(zhuǎn)發(fā)至邊緣服務(wù)器；
45、其中，所述dqn模型基于遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。
46、進(jìn)一步地，基于遺傳算法，對(duì)dqn模型進(jìn)行優(yōu)化的具體過(guò)程為：
47、隨機(jī)生成一組drl算法的參數(shù)設(shè)置或策略作為種群的初始個(gè)體；
48、構(gòu)建dqn模型；
49、基于獲取的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載問(wèn)題的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)構(gòu)建的dqn模型進(jìn)行訓(xùn)練；
50、基于遺傳算法，對(duì)訓(xùn)練好的dqn模型進(jìn)行優(yōu)化，更新dqn模型的參數(shù)；
51、檢查訓(xùn)練是否達(dá)到預(yù)先設(shè)定的終止條件，如果滿足終止條件，則停止訓(xùn)練，輸出優(yōu)化后的dqn模型，否則重新對(duì)構(gòu)建的dqn模型進(jìn)行訓(xùn)練。
52、第三方面，提供一種處理設(shè)備，包括計(jì)算機(jī)程序指令，其中，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理設(shè)備執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)上述移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法對(duì)應(yīng)的步驟。
53、第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，其中，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)上述移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法對(duì)應(yīng)的步驟。
54、本專利技術(shù)由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：
55、1、本專利技術(shù)利用具有任務(wù)卸載知識(shí)的決策模型可及時(shí)的根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化做出高效的任務(wù)卸載決策，能夠有效降低時(shí)延和整體能耗，本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，基于遺傳算法，對(duì)DQN模型進(jìn)行優(yōu)化的具體過(guò)程為：
3.如權(quán)利要求2所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述DQN模型包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；
4.如權(quán)利要求2所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述基于遺傳算法，對(duì)訓(xùn)練好的DQN模型進(jìn)行優(yōu)化，更新DQN模型的參數(shù)包括：
5.如權(quán)利要求4所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述適應(yīng)度函數(shù)為：
6.如權(quán)利要求5所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，任務(wù)在本地執(zhí)行的能耗模型為：
7.一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載系統(tǒng)，其特征在于，包括：
8.如權(quán)利要求7所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載系統(tǒng)，其特征在于，基于遺傳算法，對(duì)DQN模型進(jìn)行優(yōu)化的具體過(guò)程為：
9.一種處理設(shè)備，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序指令，其中，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理設(shè)備執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的移動(dòng)
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，其中，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法對(duì)應(yīng)的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，基于遺傳算法，對(duì)dqn模型進(jìn)行優(yōu)化的具體過(guò)程為：
3.如權(quán)利要求2所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述dqn模型包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；
4.如權(quán)利要求2所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述基于遺傳算法，對(duì)訓(xùn)練好的dqn模型進(jìn)行優(yōu)化，更新dqn模型的參數(shù)包括：
5.如權(quán)利要求4所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述適應(yīng)度函數(shù)為：
6.如權(quán)利要求5所述的一種移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載方法，其...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：羅靜，賈吾財(cái)，唐瀟，朱強(qiáng)，費(fèi)冬，楊海濱，唐巍，劉澤強(qiáng)，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：通號(hào)通信信息集團(tuán)有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
還沒(méi)有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。