申请/专利权人：深圳市帮联科技有限公司

申请日：2020-12-23

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN112579203B

主分类号：G06F9/445

分类号：G06F9/445;G06F9/4401;G06F9/48;G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.14#专利申请权的转移;2024.05.10#专利申请权的转移;2021.04.16#实质审查的生效;2021.03.30#公开

摘要：本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法；所述方法包括根据任务到达量建立任务卸载策略模型；建立出服务器睡眠决策模型、时延模型和能耗模型，构建出最小化系统的长期平均能耗；使用基于CPLEX优化器的卸载决策算法按照任务卸载策略模型计算出每个时隙的卸载决策集合；对卸载决策集合使用卸载更新算法进行纠错；根据卸载更新算法得到的最优卸载决策集合，使用睡眠决策算法求解所述睡眠决策模型，得到服务器的睡眠决策集合；本发明基于整数线性规划得到系统最优决策，使MEC系统的任务卸载具有自适应性，服务器可以根据该服务器的任务量大小和整体系统的服务器状态确定其睡眠状态。

主权项：1.一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述协同计算方法包括以下步骤：S1、建立出服务器的任务到达队列模型，并根据任务到达量建立任务卸载策略模型；S2、建立出服务器睡眠决策模型、时延模型以及能耗模型，并构建出最小化系统的长期平均能耗；所述最小化系统的长期平均能耗包括： s.t. C6:Mt＝Mtotal其中，Pt表示在时隙t内的总能耗；T表示总时隙数；表示在时隙t内MEC服务器i的总时延；τ表示MEC服务器的容忍时延即每个时隙持续的时间；表示MEC服务器的集合；Pimaxt表示在时隙t内MEC服务器i的峰值功率；πijt表示在时隙t内MEC服务器i向MEC服务器j迁移的卸载任务量；bit表示在时隙t内MEC服务器i所到达的计算任务量；υit表示在时隙t内微基站服务器i计算的任务量；fimax表示MEC服务器i能处理的最大任务量；πit表示在时隙t内MEC服务器i的计算卸载决策，Xt表示在时隙t内所有MEC服务器的可行迁移策略的集合；Mt表示在时隙t内系统中所有睡眠状态的服务器之和；Mtotal表示服务器的总和；i＝0表示宏基站MEC服务器，i≠0表示第i个微基站MEC服务器；S3、将系统的长期平均能耗拆分成每个时隙的能耗，使用基于CPLEX优化器的卸载决策算法按照任务卸载策略模型计算出每个时隙的卸载决策集合；S4、对求解出的卸载决策集合使用卸载更新算法进行卸载决策的纠错，得到该时隙的最优卸载策略集合；所述对求解出的卸载决策集合使用卸载更新算法进行卸载决策的纠错包括获取上一时隙中活跃服务器集合，根据当前时隙的宏基站服务器计算的任务量和所有微基站服务器计算的总任务量，按照卸载更新算法进行纠错；若成功纠错则调整宏基站服务器的任务卸载比例或者唤醒微基站服务器，并更新服务器所对应的任务卸载决策；所述卸载更新算法采用的纠错方式包括判断是否满足第一条件、第二条件或和第三条件，若至少满足其中一个条件，则进行纠错，其中，所述第一条件、第二条件和第三条件依次表示为：第一条件：第二条件：第三条件：Cit＜{τ,fimax}其中，δ表示宏基站服务器的任务卸载比例；υ0t表示宏基站服务器计算的任务量；υit表示微基站服务器i计算的任务量；fimax表示在时隙t内微基站服务器i的计算能力即能处理的最大任务量；表示在时隙t内微基站服务器i为活跃服务器；N表示微基站服务器的数量；Cit表示在时隙t内的计算迁移成本；τ表示每个时隙持续的时间；S5、根据卸载更新算法得到的最优卸载决策集合，使用睡眠决策算法求解所述睡眠决策模型，得到服务器的睡眠决策集合。

全文数据：

权利要求：

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